公开(公告)号：CN104143201A

公开(公告)日：2014-11-12

申请号：CN201410359101.8

申请日：2014-07-25

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 闫镔 ,  王林元 ,  蔡爱龙 ,  张瀚铭 ,  曹鸿涛 ,  李磊 ,  席晓琦 ,  陈建林

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明涉及一种基于TV最小化模型的CT图像分布式重建方法，首先确定分布式算法数据划分策略，其次将TV最小化模型转化为多子块TV最小化模型，然后利用ADM方法推导出最终的CT图像分布式重建算法，最后进行算法的分布式实现并获得最终重建结果。本发明将TV最小化模型划分为多子块TV最小化模型，并通过使用ADM交替方向法推导出最终的CT图像分布式重建算法，该分布式重建方法具有良好的收敛性能，将重建过程中的数据和运算转化为各个子问题的求解，而每个子问题都能够在单个节点上得到高效求解，使得整个分布式算法具有较优异的计算效率，这对于CT图像重建算法在实际问题中的应用具有重要意义。

公开(公告)号：CN104134206B

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201410336591.X

申请日：2014-07-15

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 曾磊 ,  陈健 ,  郭钟毓 ,  崔明明 ,  曹鸿涛 ,  谢易辰 ,  闫镔 ,  贾涛

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于三维二值特征描述子的CT体数据快速匹配方法，含有如下步骤：1：输入待拼接的两个CT体数据，并完成对其的特征点检测；2：确定特征点邻域内采样点的固定采样样式；3：将特征点邻域内的采样点组合成点对，并根据点对之间的灰度大小关系计算每个特征点的主方向；4：计算特征点在二维平面上的主方向，并以此二维平面上的主方向作为辅方向；5：根据特征点的主方向和辅方向对其进行方向规定化；6：在进行方向规定化后的特征点邻域内，计算特征点的二值特征描述，得到对应每个特征点的两种描述子；7：对两个CT体数据中的特征点进行匹配。本发明有效地提高了CT体数据中三维特征点匹配的准确率和效率。

公开(公告)号：CN104134206A

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201410336591.X

申请日：2014-07-15

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 曾磊 ,  陈健 ,  郭钟毓 ,  崔明明 ,  曹鸿涛 ,  谢易辰 ,  闫镔 ,  贾涛

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于三维二值特征描述子的CT体数据快速匹配方法，含有如下步骤：1：输入待拼接的两个CT体数据，并完成对其的特征点检测；2：确定特征点邻域内采样点的固定采样样式；3：将特征点邻域内的采样点组合成点对，并根据点对之间的灰度大小关系计算每个特征点的主方向；4：计算特征点在二维平面上的主方向，并以此二维平面上的主方向作为辅方向；5：根据特征点的主方向和辅方向对其进行方向规定化；6：在进行方向规定化后的特征点邻域内，计算特征点的二值特征描述，得到对应每个特征点的两种描述子；7：对两个CT体数据中的特征点进行匹配。本发明有效地提高了CT体数据中三维特征点匹配的准确率和效率。