导读:本文包含了窄角扇束论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卷积,火箭发动机,图像,固体,迭代,机群,工业。
窄角扇束论文文献综述
陈庆贵,卢洪义,周源,于光辉,朱敏[1]（2015）在《固体火箭发动机窄角扇束CT投影直接重建算法》一文中研究指出用于固体火箭发动机检测的窄角扇束CT采用重排算法进行图像重建,而重排算法用到的插值运算会造成投影数据的不准确,使得重建的CT图像质量下降。为了解决重排算法存在的问题,提出了一种新的直接卷积反投影算法。该算法避免了重排过程,直接利用不等间距平行束投影数据进行卷积反投影重建。为了验证直接卷积反投影算法的有效性,进行了数值仿真和实验验证,并将直接卷积反投影算法与重排算法进行对比。仿真和实验结果表明,直接卷积反投影算法比重排算法的图像重建时间短,直接卷积反投影算法较重排算法的重建图像质量高,这对固体火箭发动机缺陷的精确测量具有重要意义。(本文来源于《固体火箭技术》期刊2015年04期）
周源,陈庆贵,周红梅[2]（2015）在《窄角扇束CT仿真投影计算方法》一文中研究指出窄角扇束CT已在工业领域广泛应用。为了研究窄角扇束CT的图像重建算法,节省扫描检测成本,对其进行仿真研究很有必要。在分析窄角扇束CT扫描特点的基础上,推导建立窄角扇束CT仿真投影计算公式。为了验证仿真投影计算的准确性,对Shepp-Logan头部模型进行仿真投影计算和图像重建,重建结果验证了仿真投影计算公式的有效性和准确性。该方法还可以应用到广角扇束CT的仿真投影计算中。(本文来源于《兵工自动化》期刊2015年07期）
陈庆贵,刘赵云,卢洪义,李朋,李慎[3]（2014）在《基于窄角扇束扫描的固体火箭发动机CT图像重建》一文中研究指出为实现窄角扇束扫描方式下的CT图像重建,结合窄角扇束扫描方式的特点,对已有的重排算法进行了改进,加入了数据对齐环节,实现了窄角扇束扫描投影数据的同步性。为验证改进的重排算法的有效性,利用窄角扇束工业CT对某型固体火箭发动机进行CT检测,并分别用改进前后的重排算法对获得的投影数据进行重建。结果表明,改进后的重排算法重建的图像能够很好地反映固体火箭发动机的内部结构,对固体火箭发动机的无损探伤和寿命预估具有重要意义。(本文来源于《固体火箭技术》期刊2014年06期）
王培容,黄丽雯[4]（2013）在《窄角扇束扫描方式下的并行迭代图像重建算法》一文中研究指出将扫描的高效率和平行束重建方式的简便易行相结合,提出在窄角扇束扫描方式下按平行束模式进行图像重建的方法。针对迭代法重建速度慢的问题,提出利用任务分解的办法,将每个投影角度下的重建分解成多个子任务,在多处理机上同时重建各子任务,以缩短单次迭代时间。实验结果表明:并行重建算法不仅成功地提高了重建效率,而且图像质量与传统迭代法相当。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2013年07期）
邹永宁,王珏,蔡玉芳[5]（2008）在《基于窄角扇束CT多次扫描的局部重建算法》一文中研究指出介绍了窄角扇束工业CT的局部扫描方法,通过源与探测器的平移加旋转实现扫描;研究了CT多次扫描的局部重建算法,从粗略扫描重建的低分辨率图像中圈定感兴趣区域,再进行小步距扫描,重建出高分辨率的图像;提高了检测效率并且只需要更少的时间就可获取高质量的局部图像。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年02期）
叶海霞,王珏,蔡玉芳[6]（2004）在《基于机群的工业CT窄角扇束卷积反投影并行图像重建研究》一文中研究指出基于卷积反投影图像重建算法中的并行性和工作站机群并行实现环境的优越性,提出并讨论了窄角扇束卷积反投影图像重建在工作站机群上的并行实现,对高能工业CT机的快速图像重建和提高其性价比有着重要意义。(本文来源于《无损检测》期刊2004年10期）
叶海霞,王珏,瞿中[7]（2003）在《工业CT窄角扇束卷积反投影图像重建》一文中研究指出高能X射线工业CT机的图像重建属窄角扇束扫描方式下的图像重建。文中提出并讨论了基于卷积反投影图像重建算法的窄角扇束扫描方式下的图像重建,并针对窄角扇束扫描方式下的两种不同步距的同步平移方式,给出不同的卷积反投影图像重建算法,对高能X射线工业CT机的图像重建有指导作用。(本文来源于《微机发展》期刊2003年09期）
叶海霞[8]（2003）在《工业CT窄角扇束卷积反投影并行图像重建研究》一文中研究指出能检测大型工业构件的高能X射线工业CT机对航空、军工等领域有着明显的重要性。工业CT机检测对象为大型工业构件并且要求高分辨率时，图像重建的像素点阵巨大，计算量大大增加，从而图像重建时间过长。本论文提出用在工作站机群上的多机并行工作的并行图像重建解决高能X射线工业CT机的快速图像重建问题。本论文介绍了工业CT和图像重建的基本理论、基本原理等有关内容，包括扫描方式和图像重建算法。采用高能直线加速器作为射线源的高能X射线工业CT机多采用窄角扇束扫描方式，其图像重建属窄角扇束扫描方式下的图像重建。本文在比较了各种算法后，采用卷积反投影算法作为并行图像重建的算法。卷积反投影算法的过程中存在并行性，其重建图像质量较好，重建速度较快，是精度与效率得到兼顾的一种算法。 本论文将窄角扇束扫描看成是多探头的平行束扫描。对于窄角扇束扫描方式，把窄角扇束重排成平行束，再由平行束卷积反投影重建算法来重建图像，是把扫描的高效率和重建方式的简便易行很好的结合起来。本论文对窄角扇束卷积反投影算法进行了并行性分析，指出把图像重建任务分解为多个子任务并行工作，并在工作站机群上讨论了窄角扇束的分解、重排、平行束卷积反投影图像重建、图像合成的并行实现。本论文采用窄角扇束卷积反投影图像重建在工作站机群上的并行实现能解决高能X射线工业CT机的快速图像重建问题，并行图像重建的速度与参与并行实现的工作站数有关。另外基于工作站机群的高性价比、高扩展性、开发和使用上的方便灵活性等种种优点，选择工作站机群作为并行实现环境，还能降低图像重建的开发和应用成本，对提高高能X射线工业CT机的性价比具有重要意义。(本文来源于《重庆大学》期刊2003-05-01）
沈宽[9]（2002）在《工业CT窄角扇束的迭代法图像重建算法研究》一文中研究指出本文对工业CT窄角扇束扫描方式下的迭代图像重建算法进行了研究。为了提高重建图像质量，解决普通迭代法重建图像所产生的“盐和胡椒”现象。论文提出新的代数迭代重建算法(ARTⅡ)，并且比较了新的重建算法和原有的迭代重建算法的原理和性能，重点研究了在不完全数据重建时，ARTⅡ型算法的性能。 迭代法是图像重建算法中的一大重要类别，尤其是在处理投影数据不完全及噪声干扰较为严重的情况下具有不可代替的优势。但是普通迭代法（ARTI型）在处理密度变化较大的工件的投影数据时，重建图像基础出现“盐和胡椒”现象，而且为了得到一个较高质量的图像，其迭代次数过多，导致重建效率降低。为了解决这一问题，论文首先分析了迭代法的过程，给出了其几何和物理性质。在此基础上，论文提出了新的迭代算法（ARTⅡ型）。该算法改进已有的迭代过程，加入了新的迭代参数：收敛因子，通过改变迭代进程和调整收敛因子来提高重建图像的质量。此外论文还比较了该法和同时迭代法的性能。作者在微机上成功的实现了从数据采集仿真到图像重建的全过程，并且模拟实现了各种噪声源。给出了各种应用情况下的重建结果，并对结果进行了对比分析和评估，证明了ARTⅡ型算法在投影数据不完全时和噪声污染较大时可以有效的提高重建图像的质量。(本文来源于《重庆大学》期刊2002-05-10）
窄角扇束论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
窄角扇束CT已在工业领域广泛应用。为了研究窄角扇束CT的图像重建算法,节省扫描检测成本,对其进行仿真研究很有必要。在分析窄角扇束CT扫描特点的基础上,推导建立窄角扇束CT仿真投影计算公式。为了验证仿真投影计算的准确性,对Shepp-Logan头部模型进行仿真投影计算和图像重建,重建结果验证了仿真投影计算公式的有效性和准确性。该方法还可以应用到广角扇束CT的仿真投影计算中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
窄角扇束论文参考文献
[1].陈庆贵,卢洪义,周源,于光辉,朱敏.固体火箭发动机窄角扇束CT投影直接重建算法[J].固体火箭技术.2015
[2].周源,陈庆贵,周红梅.窄角扇束CT仿真投影计算方法[J].兵工自动化.2015
[3].陈庆贵,刘赵云,卢洪义,李朋,李慎.基于窄角扇束扫描的固体火箭发动机CT图像重建[J].固体火箭技术.2014
[4].王培容,黄丽雯.窄角扇束扫描方式下的并行迭代图像重建算法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2013
[5].邹永宁,王珏,蔡玉芳.基于窄角扇束CT多次扫描的局部重建算法[J].计算机工程与应用.2008
[6].叶海霞,王珏,蔡玉芳.基于机群的工业CT窄角扇束卷积反投影并行图像重建研究[J].无损检测.2004
[7].叶海霞,王珏,瞿中.工业CT窄角扇束卷积反投影图像重建[J].微机发展.2003
[8].叶海霞.工业CT窄角扇束卷积反投影并行图像重建研究[D].重庆大学.2003
[9].沈宽.工业CT窄角扇束的迭代法图像重建算法研究[D].重庆大学.2002
论文知识图
