约束恒模医学CT图像盲均衡算法
医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｂ ｉｄｅ ｕ ｌ ａｉｎ； ｃ ｎｓａ ｔ ｏ ｕ ｅａｇ ｒ ｈ ； ＣＴ ａ ｅ ｃ ｓ ｎ ｔ ｎ ｙ ｒ ｓ ｌ ｑ ａｉ ｔ ｎ ｚ ｏ ｏ ｔｎ ｄ ｌ ｌｏ ｉ ｍ ｍ ｔ ｉ ｇ ； ｏ ｔ ｃｉ ｍ ｕ ｆ ｏ
了算 法的稳 态与动 态收敛性 能 ，理论上验证 了算法的可行性．计算机仿真表 明，该算法有效改善 了峰 值信噪 比和恢 复效果 ．增 强 了抗噪 声性 能的鲁棒性 ，提 高了运算效率． 关键词 ：盲均衡 ；恒模算法 ；Ｃ Ｔ图像 ；代价函数
中 图分 类 号 ：Ｔ ９ １ ３ Ｐ １． ７ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ — １７ ２ １）２ １５ —６ ４ ３２ ３ （０ １ １—０ ７０
ｒ ｓｏ ａｉｎ ｉｔ ｎ — ｉ ｅ ｓｏ ａ ｌ ｄ ｅ ｕ ｌ ａｉ ｎ Ｔｈ ｏ ｓａ ｔ ｏ ｕ ｕ ｌ ｄ ｅ ｕ ｌ ａｉｎ ｃ ｓ ｕ ｃｉｎ ａ ｐｉｄ ｔ ｅ ｔ ｒｔ ｏ ｏ ｅ ｄｍ ｎ ｉ ｎ ｌ ｉ ｑ ａｉ ｔ ． ｅｃ ｎ ｔｎ ｄ ｌ ｓｂ ｉ ｑ ａｉ ｔｏ ｏｔｆ ｎ ｔｏ ｐ ｌｅ ｏ ｏ ｎ ｂ ｎ ｚ ｏ ｍ ｎ ｚ ｍ ｅ ｉａ ｄｃ ｌ ＣＴ ａ ｅｗａ ｏ ｎ ｅ ． ｅｓｇ ａ ｓｅ ｔ ｔｄｂ ｐ ｉ ｉｉｇｃ ｓ ｃｉｎ Ｔ ｅ ｉ ｇ ｓｆｕ ｄ ｄ Ｔｈ ｉｎ ｌ ｍ ｗａ ｓｉ ｅ ｙ ｏ ｔ ｚｎ ｏ ｔｕｎ ｔ ． ｈ ｎ， ｔｅｅ ｔ ｔｏ ｆｉ ａ ｅ ｍａ ｍ ｆ ｏ ｈ ｓｉ ｉｎ ｏ ｇ ｍａ ｍ ｗａ ｂ ａｎ ｄｂ ｃｅ ｓｎ ｉ ｎ ｉｎ Ｓ ａｉ ｎ ｙ ａ ｉ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｅｆ ｒ ｎ ｅｏ ｅａｇ ｒｔｍ ｓａ ａｙ ｅ ｓｏ ｔｉ ｅ ｙｉ ｒ ａ ｉｇｄ ｍｅ ｓｏ ． ｔｔ ａ ｄ ｄ ｎ ｍ ｃｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｔ ｌ ｏ ｉ ｎ ｃ ｈ ｈ ｗａ ｎ ｌｚ ｄ， ｗｈ ｃ ｅ ｉ ｅ ｈ ｅ ｓｂｌ ｙ ｏ ｅ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｔｅ ｒ ． ｍｐａｅ ｔ ｒ ｄｔ ｎ ｌｍｅｈ ｄ ， ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ｉｈｖ ｒｆ ｓｔ ｅｆａ ｉ ｉｔ ｆｔ ｌｏ ｉ ｉ ｉ ｈ ｈ ｉ ｈ ｏｙ Ｃｏ ｒｄ ｗｉ ｔａ ｉｏ ａ ｔ ｏ ｓ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄａｇ ｒｔ ｈ ｉ ｈ
医学图像处理技术的算法与工具分析
医学图像处理技术的算法与工具分析医学图像处理技术是现代医学研究与临床诊断中重要的工具之一。
通过对医学图像的处理，可以提取并分析出图像中的关键特征，从而帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
本文将对医学图像处理技术的常见算法和工具进行分析。
医学图像处理技术的算法主要包括图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等方面。
首先，图像增强是指通过增强图像的对比度和清晰度等属性，使得医生可以更容易地观察到图像中的细节信息。
其中，最常见的算法有直方图均衡化和滤波器。
直方图均衡化通过调整图像的亮度分布，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强图像的对比度。
滤波器则可以通过去除图像中的噪声和模糊来提高图像的清晰度。
其次，图像分割是将医学图像中的感兴趣区域与背景区域进行区分的过程。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长和基于能量最小化的方法等。
阈值分割是将灰度图像根据一定阈值分成两个区域的方法，适用于图像中色彩对比明显的情况。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息来实现分割。
区域生长和基于能量最小化的方法则可以根据像素之间的相似性进行区域的合并或分割。
特征提取是通过对医学图像中的关键特征进行提取和描述，来帮助医生进行诊断和分类判断。
常见的特征提取算法包括边缘检测、纹理特征提取和形态学特征提取等。
边缘检测可以提取出图像中的边缘信息，纹理特征提取可以描述图像中的纹理特征，形态学特征提取可以提取出图像中的形状信息。
这些特征可以用于图像的分类、定位和分析等任务。
图像识别是利用机器学习和人工智能等技术，对医学图像进行自动识别和分类的过程。
常见的图像识别算法包括支持向量机、神经网络和卷积神经网络等。
支持向量机是一种常见的监督学习算法，通过构建一个边界以将不同类别的样本分开。
神经网络和卷积神经网络则可以通过学习图像中的特征来进行自动识别和分类。
另外，在医学图像处理技术中，还有一些重要的工具被广泛应用。
MATLAB是一种常见的医学图像处理工具，提供了丰富的图像处理函数和算法，可以方便地实现各种图像处理任务。
时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法
时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法孙云山;张立毅;段继忠【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)022【摘要】提出一种基于误差信号峰度的自适应时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,通过降维处理将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,构建行列等效变换的降维医学CT图像恒模盲均衡代价函数,利用误差信号蜂度控制步长因子,加快算法的收敛速度.仿真结果表明,该算法能改善恢复效果,减小稳态剩余误差.%A novel adaptive variable step-size constant module medical CT image blind equalization algorithm is proposed. The process of image restoration transformed by a linear operation is equivalent to one dimensional blind equalization. The constant modulus blind equalization cost function applied to medical CT image is founded. The kurtosis of error signal is utilized as step-size control factor to speed up the convergence and improve the performance of the algorithm. Computer simulations show that the algorithm improves peak signal to noise ratio, restoration effects and efficiency of operations, decreases state residual error, and speeds up the convergence.【总页数】3页(P193-195)【作者】孙云山;张立毅;段继忠【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠2.基于输出信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法的研究 [J], 张立毅;吴青松;张晓琴;刘婷;王华奎3.均方误差控制步长恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠4.基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法 [J], 张立毅;刘婷;王华奎;滕建辅5.医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析 [J], 孙云山;张立毅;段继忠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法
模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法郭业才1,2,王丽华2(1.南京信息工程大学电子与信息学院,江苏南京210044;2.安徽理工大学电气与信息学院,安徽淮南232001)摘 要: 针对传统恒模算法(C MA)收敛速度与均方误差之间的矛盾,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(FHWNN)盲均衡算法.该算法在小波神经网络输入层之前级联一个横向滤波器,将横向滤波器的节点输出分为实部和虚部两路经过小波神经网络后再合成为一路复数信号;利用模糊神经网络(FNN )设计的模糊规则控制小波函数的尺度因子和平移因子的迭代步长,以提高步长控制的精度;通过常数模代价函数分别获得横向滤波器和小波神经网络的权系数迭代公式.理论分析与仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,较好地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾.关键词: 盲均衡;水声信道;复数系统;模糊控制;混合小波神经网络中图分类号: TN911 72 文献标识码: A 文章编号: 0372 2112(2011)04 0975 06A Hybrid Wavelet N eu ral Network Blind Equaliza tionAlgorithm Based on Fuzzy Con trollingGUO Ye cai 1,2,W HANG Li hua 2(1.College o f Elec tronic and Information Enginee ring ,Nanjing U ni versity o f In formation Sc ie nce and Te chnology ,Nan j ing ,Jiangsu 210044,china ;2.School o f Elec trical and Information Enginee ring ,Anhui U ni versity o f Sc ie nce and Te chnolo gy,Huainan ,Anhui 232001,China)Abstract: Aiming at the contradiction between the convergence rate and mean square error of traditional Constant M odulus A lgorithm (CM A),a hybrid wavelet neural network blind equalization algorithm based on fuzzy neural network contro lling (FH WNN)is proposed.In this proposed algorithm,a transversal filter is cascaded to the front end of the wavelet network input layer,outputs of the transversal filter nodes are divided into real and imag i nary parts,these two parts signals are merged into one complex signal after passing wavelet network.The proposed algorithm can impro ve the control precision of step size via using fuzzy rules of Fuzzy Neu ral Network (FNN)to control the step size of scale factor and dis placement factor of the WNN.The weight coefficients iterative formulas of the transversal filter and the wavelet neural network are obtained via cons tant modulus cost function.The theory analysis and simulation result demonstrate that the proposed algorithm has fas ter convergence rate and smaller steady state error.Ac cordingly ,it can o vercome the contradiction between the convergence rate and mean square error effectively.Key words: blind equalization;u nderwater acoustic channels;complex system;fuzzy contro lling ;hybrid wavelet neu ral net work1 引言在水声通信系统中,信道的多径衰落和畸变产生的码间干扰(I SI,Inter Symbol Interfere nce),降低了系统的性能,影响着通信质量.抑制码间干扰的有效方法是采用不需训练序列的盲均衡技术[1~3].盲均衡技术的本质是通过设计性能优越的算法来调整均衡器参数,是一个求逆系统的非线性逼近问题;而小波神经网络(W NN,Wavelet Neural Network)将神经网络的自学习功能和小波的时频局域化性质结合起来,具有自适应分辨性和良好的容错能力[4].而采用传统WNN 的盲均衡算法,仍然存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺陷[5~7].模糊神经网络(FNN,Fuzzy Neural Network)汇集了模糊理论与神经网络的优点,集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体,具有计算简便、容错能力强、处理信息范围大、学习速度快等优点[8,9].因此,将F NN 与WNN 相结合应用于盲均衡算法中,将是有研究意义的课题.本文在充分利用WNN 和FNN 优点的基础上,提收稿日期:2010 04 26;修回日期:2010 07 12基金项目:全国优秀博士学位论文作者专项资金(No.200753);安徽省高等学校自然科学基金(No.KJ 2010A096);江苏省自然科学基金(No.BK2009410);江苏省高等学校自然科学基金(No.08KJ B510010);江苏省 六大人才高峰 培养对象(No.2008026)第4期2011年4月电 子 学 报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.39 No.4Apr. 2011出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法(FHWNN,F NN c ontroller based Hybrid WNN).该算法用小波元代替神经元,通过仿射变换建立起小波变换和网络参数之间的关系;用混合小波神经网络(HW NN,Hybrid WNN)结构中的前向横向滤波器实现对信道线性特性的补偿,用W NN 实现对信道非线性特性的补偿;用F NN 控制器对小波函数中的尺度因子和平移因子进行调整;从而提高了系统的灵活性,避免了易陷入局部极小值的困境.水声信道的仿真结果,验证了FHWNN 算法的有效性.2 模糊神经网络控制的小波神经网络盲均衡算法根据W NN 和F NN 的优点,本文利用FNN 来调整网络神经元小波函数中平移因子和尺度因子的迭代步长,并以均方误差E(n)=MSE(n)(MSE(n)为n 时刻的均方误差)与均方误差的偏差 E (n)=MSE(n)-MSE(n -1)作为模糊神经网络控制器的输入.FHWNN 原理,如图1所示.图1中,x (n)为发送信号序列,h(n)为未知信道,N (n)为信道的加性高斯白噪声,y (n)为改进的混合小波神经网络的输入, x (n)为判决器的判决输出.盲均衡算法就是依赖观测序列y (n)实现对发送信号x (n)的无失真恢复.结合常数模盲均衡算法,则WNN 盲均衡算法的代价函数[10]为J =12(| x (n)|2-R C M )2(1)式中,R CM =E[|x (n)|4]/E[|x (n)|2].图1中,改进的混合小波神经网络决定着盲均衡算法中神经网络的输入;模糊神经网络控制器控制改进的混合小波神经网络中小波函数的尺度因子和平移因子的迭代步长.下面将分别讨论这两部分.2 1 改进的混合小波神经网络盲均衡算法混合小波神经网络(HWNN )盲均衡算法是在WNN输入层之前级联一个横向滤波器[11],其不足之处有: 横向滤波器各节点输出直接作为W NN 输入层相应神经元的输入,即WNN 输入层各神经元的输入之间没有任何联系; 没有把信号的实部与虚部分开考虑,不适用于PSK 、QAM 等复数调制系统; 对小波函数中尺度因子和平移因子的迭代步长没有进行模糊控制与调整,从而影响了系统处理信息的灵活性和速度,均衡性能较差.因此,本文针对HWNN 的缺陷,提出一种改进的HWNN 结构,如图2所示.图2中,横向滤波器构成了网络的线性部分,而WNN 构成了非线性部分.设横向滤波器第i 个抽头系数为c i (n)(i =1,2, ,m,m 为HWNN 输入层神经元的个数,下同);HWNN 输入层第i 个神经元的输入为T i (n),隐层第k 个神经元的输入为u k (n),输出为Q k (n)(k =1,2, ,p ,p 为HWNN 隐层神经元的个数,下同);输出层的输入为g (n),输出为 x (n);输入层第i 个神经元至隐层第k 个神经元的连接权重为w i k (n),隐层第k 个神经元至输出层的连接权重为v k (n).为了使该算法适用于复数系统,将网络的信号、信道、权值等分解为实部和虚部两部分,则网络的状态方程为c i (n)=c i ,R (n)+j c i,I (n)(2)式中,c i,R (n)为c i (n)的实部,c i,I (n)为c i (n)的虚部,下同.w i k (n)=w ik,R (n)+j w ik,I (n)(3)v k (n)=v k,R (n)+j v k ,I (n)(4)y (n)=y R (n)+j y I (n)(5)T i (n)=it=1c t (n)y(n +1-t )= i t=1(c t,R (n)y R (n +1-t)-c t,I (n)y I (n+1-t ))+jit=1(c t,R (n)y I (n +1-t )+c i,I (n)y R (n+1-t ))(6)u k (n)=mi=1w i k (n)T i (n)=mi=1[w i k ,R (n)T i ,R (n)-w i k,I (n)T i,I (n)]+j mi=1[w ik,R (n)T i,I (n)-w ik,I (n)T i ,R (n)](7)Q k (n)= a,b (u k,R (n))+j a,b (u k,I (n))(8)976 电 子 学 报2011年式中, a,b ( )表示对隐层输入信号进行小波变换,这里选择Morle t 小波母函数,则a,b (u k,R (n))=|a |-12 u k,R(n)-ba=|a |-12u k,R (n)-b ae-12u k,R (n)-ba2(9)式中,b 为平移因子,a 为尺度因子.将式(9)中u k,R (n)换成u k,I (n)就得到 a,b (u k,I (n))的表达式.小波神经网络的输出为 x 2(n)=pk=1[v k,R (n)Q k,R (n)-v k,I (n)Q k ,I (n)]+jpk =1[v k ,R (n)Q k,I (n)+v k,I (n)Q k,R (n)](10)横向滤波器的输出为x 1(n)=c T i (n)y(n +1-i ),i =1,2, ,m (11)将 x 1(n)和 x 2(n)加权融合,得g(n)= x 1(n)+ x 2(n)(12)式中,0 , 1,为加权因子,并且满足 + =1.改进的HWNN 最终输出为x (n)=f (g(n))=g(n)+ sin( g(n))(13)式中,f ( )为输出层的输入和输出之间的传递函数,控制着整个网络的输出,要具有平滑、渐近、单调特点,并有利于对输入序列进行判别.f ( )的作用是对信号值在一定范围内进行修正,使其更接近于原信号g(n),其中 sin( g(n))是以g (n)为自变量的非线性修正项,它使得在原信号中心点附近左右摆信号向原信号靠拢. 的取值影响着f ( )对输出信号的调整速度.在实际的应用中,不同的信号和信道, 的选择应不同[12].根据误差反传算法和随机梯度下降算法实现对小波网络参数的更新调整,推导后可以得到小波神经网络隐层到输出层的连接权重更新公式为v k (n +1)=v k (n)- 1J (n)v k (n)(14)式中, 1为迭代步长.J (n)v k (n)=2 e(n)| x R (n)+j x I (n)|x (n) v k ,R (n)+j x (n)v k,I (n)(15)x (n) v k,R (n)=1| x (n)|[f (g R (n))f (g R (n))Q k,R (n)+f (g I (n))f (g I (n))Q k,I (n)](式中,f ( )为导数,下同.同理x (n) v k ,I (n)=1| x (n)|[-f (g R (n))f (g R (n))Q k,I (n)+f (g I (n))f (g I (n))Q k,R (n)](17)把式(15)~(17)代入式(14)中,即可得小波网络隐层到输出层连接权重的更新公式为v k (n +1)=v k (n)+ 1K (n)Q *k (n)(18) K (n)=-2 e(n)[f (g R (n))f (g R (n))+j f (g I (n))f (g I (n))](19)式中, 1为迭代步长,*为共轭.同理,输入层至隐层连接的权重更新公式为w ik (n +1)=w ik (n)+ 2K 0(n)T *i (n)(20)式中, 2为迭代步长.K 0(n)= e(n)a,b (u k,R (n))Re {[f (g R (n))f (g R (n))+j f (g I (n))f (g I (n))]v *k (n)}+j e(n) a,b (u k ,I (n))I m {[f (g R (n)) f (g R (n))+j f (g I (n))f (g I (n))]v *k (n)}(21)尺度因子a 和平移因子b 的更新公式为a(n +1)=a(n)- 3J (n)a(n)(22)b(n +1)=b(n)- 4J (n)b(n)(23)式中, 3, 4为迭代步长.J (n)a(n)=2 e(n)| x R (n)+j x I (n)| | x R (n)| a(n)+j| x I (n)| a(n)(24)式中 | x R (n)| a(n)=1| x (n)|[f (g R (n))f (g R (n))g R (n) a(n)+f (g I (n))f (g I (n)) g I (n)a(n)](25)g R (n) a(n)=v k,R (n)a,b (u k,R (n)) a(n)-v k,I (n) a,b (u k,I (n))a(n)(26)g I (n) a(n)=v k,R (n)a,b (u k,I (n)) a(n)+v k,I (n) a,b (u k,R (n))a(n)(27)a,b (u k,R (n))a(n)=-|a |-12(u k,R (n)-b)2e -12u k,R (n)-b a2977第 4 期郭业才:模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法将式(28)中的u k,R (n)换成u k,I (n )即可得到 a,b (u k,I (n))a(n)的表达式;按照式(25)的推导过程,可得 | x I (n)| a(n)的表达式(限于篇幅,这些表达式省略).把式(24)~(28)代入式(22)即得尺度因子a 的迭代公式.同理,可以得到关于平移因子b 的迭代公式.根据以上的公式,完成了对小波神经网络中小波函数尺度因子和平移因子的更新,从而进行盲均衡.2.2 模糊神经网络控制器在模糊神经网络控制器中,具有一个输入变量和一个输出变量的控制器称为单变量模糊神经网络控制器,其输入量个数称为模糊控制器的维数.维数越高、控制越精细;但维数过高,模糊控制规则就越复杂,控制器的实现就越困难[8].本文采用单变量模糊控制器结构中的二维模糊控制器,其输入量是均方误差E(n)=MSE(n)及其变化量 E (n)=MSE(n)-MSE(n -1).以步长 的变化值 作为输出量,它比一维控制器的控制效果好,且易于计算机实现.其结构如图3所示.此模糊神经网络(FNN )的模糊规则设计为规则1:如果 E(n)为正且E(n)大,则 正大;规则2:如果 E(n)为正且E(n)中,则 零;规则3:如果 E(n)为正且E(n)小,则 负小;规则4:如果 E(n)为零且E(n)大,则 正小;规则5:如果 E(n)为零且E(n)中,则 零;规则6:如果 E(n)为零且E(n)小,则 负小;规则7:如果 E(n)为负且E(n)大,则 正小;规则8:如果 E(n)为负且E(n)中,则 零;规则9:如果 E(n)为负且E(n)小,则 负大.FNN 控制器各层的处理过程如下:第一层 输入层,以E(n)和 E(n)作为步长的控制器输入量.I (1)1(n)= E(n)=MSE(n)-MSE(n -1)(29)I (1)2(n)=E(n)=MSE(n)(30)O (1)i j (n)=I (1)i (n)(31)式中,i =1,2为FNN 的输入个数,j =1,2,3为模糊域,I (t)、O (t)分别为FNN 第t(t =1,2, ,5)层的输入与输出,下同.第二层 模糊化层I (2)i j (n)=O (1)i j (n)(32)O (2)i j (n)=e xp -I (2)ij (n)-m (2)i j (n)(2)i j (n)2(33)式中,m (2)i j (n)和 (2)ij (n)分别表示输入空间模糊域的期望与方差.为了计算方便,在本文中采用固定的中心(m i j (n))和宽度( ij (n)).第三层 规则层I (3)i j (n)=O (2)i j (n)(34)O (3)l = I (3)i j (n)(35)式中,l =1,2, ,9表示模糊规则的前件数.第四层 选择层,即从第三层的输出中选择一路最大的值作为该层的输出,即O (4)=max (O (3)l )(36)第五层 归一化层O (5)=O (4)(i)(37)式中, (i )控制量,主要用来调整该层的输出,完成规则的后部分.第六层 解模糊层=O (6)=O (5) MSE(n)(38)式(22)、(23)中的迭代步长将分别变为 3+ 、 4+ .这就构成了用FNN 控制器来控制小波函数中尺度因子和平移因子迭代步长的盲均衡算法,且MSE(n)的引入使步长的改变量与均方误差相对应.综上所述,利用FNN 在控制方面的优势,来控制神经网络隐层神经元小波函数的平移因子和尺度因子的迭代步长.其主要思路是利用神经网络调整模糊逻辑推理系统的隶属函数和调整推理规则,利用模糊推理规则的形式构造前向传播结构,从而可以充分发挥各自的特点,实现功能互补.3 计算机仿真及分析为了验证FHW NN 算法的有效性,利用水声信道进行仿真实验,并与小波变换常数模算法(WTCMA)、WNN 及HWNN 算法进行比较.实验中,水声信道的传递函数为c =zeros (1,1001);c (1)=0 076;c (2)=0 122;c(1001)=1;发射信号为16QAM,信噪比为20dB,均衡978 电 子 学 报2011年器的权长均为32.对WTCMA均衡器,第7个抽头初始化为1,步长W TCM A=0 003,采用DB2小波分解,分解层数为2,功率初始化为4;对WNN均衡器,采用1/4抽头, W NN=0 52,小波函数中尺度因子和平移因子的初始化为aW NN=5 5、b W NN=0 0075;对HWNN均衡器,采用1/4抽头,横向滤波器也采用1/4抽头,步长 =0 0001,小波函数中尺度因子和平移因子的初始化a HW NN=7 5、b HW NN=0 0098,加权因子为 HW NN=0 98,HW NN=0 02, HW NN=3.8;对F HWNN均衡器,采用1/4抽头,横向滤波器也采用1/4抽头,步长F HW NN=0 0001,小波函数中尺度因子和平移因子的初始化为a F HW NN=7 5、b F HW NN=0 0098,加权因子为 F HW NN=0 95, F HW NN=0 05, F HW NN=3 65.500次蒙特卡诺的仿真结果,如图4所示.图4表明,与W TCMA、WNN和HWNN相比,F HW NN收敛速度分别加快了100步、3000步和300步;稳态误差分别减小了12dB、3dB和1 5dB;输出星座图更加清晰、紧凑.此外,与传统的小波神经网络盲均衡算法相比较,从算法的计算效率上看:在时间复杂度上,模糊神经网络控制的混合小波神经网络(F HWNN)盲均衡算法每次迭代过程仅增加了L次乘法运算(其中L为横向滤波器的阶数,等于小波网络的输入单元数);在空间复杂度上,仅增加了L+1个存储单元.4 结论将小波神经网络、模糊神经网络与传统的盲均衡算法相结合,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(F HWNN)盲均衡算法.该算法融合了小波变换良好的时频局域性质、神经网络的自学习功能及模糊运算,在加权融合处理的基础上,实现了线性寻优和非线性寻优的组合,并适用于复数通信系统.理论分析与仿真表明,F HWNN盲均衡算法,在增加有限计算复杂度的前提下,具有更快的收敛速度、更小的稳态误差,较好地克服了这两者之间的矛盾.参考文献[1]肖瑛.基于水声信道盲均衡算法研究[D].黑龙江哈尔滨:哈尔滨工程大学,2006.Xiao Ying.Res earch on Bli nd Equalization A lgorithm in Un derwater Acoustic Channel[D].Haerbin,Heilongjiang:Harbin Engineering University,2006.(in Chinese)[2]郭业才,张艳萍.一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法[J].系统仿真学报,2008,20(6):1423-1426.Guo Y e cai,Zhang Yan ping.Dual mode multi modulus blind equalization algorithm for high order QAM signals[J].Journal of System Simulation,2008,20(6):1423-1426.(in Chinese) [3]Hyoung Nam Kim,Su ng Ik Park,Jae Moung Kim.Near optimum blind decision feedback equalization for AT SC digital television Receivers[J].E TRI Journal,2004,26(2):101-111.[4]Zhang Q H,Benveniste A.Wavelet networks[J].IEEE Transactions on Neural Networks,1992,3(6):889-898.[5]Rahib H.Abiyev.Neuro fuzzy system for equalization channeldistortion[J].International Journal of Computational Intelli gence,2005,1(4):229-232.[6]刘国军,唐降龙,黄剑华,刘家峰.基于模糊小波的图像对比度增强算法[J].电子学报,2005,33(4):643-647.Liu G uo jun,Tang X iang long,Huang Jian hua,Liu Jia feng.An image contras t enhancement approach based on fuzzy wavelet[J].Acta Electronica Sinica,2005,33(4):643-647.(in Chinese)[7]桂延宁,焦李成,张福顺.基于小波和BP神经网络的无线电探测目标识别技术[J].电子学报,2003,31(12):1811-1814.Gui Yan ning,Jiao Li cheng,Zhang Fu shun.A technique of recognition for radio detected target bas ed on wavelet and neu ral network theory[J].Acta Electronica Sinica,2003,31(12): 1811-1814.(in Chinese)[8]张晓琴.基于模糊神经网络盲均衡算法的研究[D].沈阳太原:太原理工大学,2008.979第 4 期郭业才:模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法Zhang Xiao qin.The Research of Blind Equalization Algorithm Based on the Fuzzy Neural N etwork[D].Taiyuan,Shenyang: Taiyuan University of Technology,2008.(in Chinese)[9]徐小来,雷英杰,谢文彪.基于U KF的自组织直觉模糊神经网络[J].电子学报,2010,28(3):638-645.Xu Xiao lai,Lei Ying jie,Xie Wen biao.Self organizing intu itionistic fuzzy neural networks bas ed on UKF[J].Acta Elec tronica Sinica,2010,28(3):638-645.(in Chinese)[10]Li X L,Z hang X D.A family of generalized constant modulusalgorithms for blind equalization[J].IEEE Transactions on Communications,2006,54(11):1913-1917.[11]肖瑛,董玉华.一种级联混合小波神经网络盲均衡算法[J].信息与控制,2009,38(4):479-483.Xiao Y ing,Dong Yu hua.A blind equalization by cascaded hybrid wavelet neural network[J].Information and Control, 2009,38(4):479-483.(in Chinese)[12]牛晓薇.基于小波神经网络理论盲均衡算法的研究[D].山西太原:太原理工大学,2004.Niu X iao wei.Study on Bli nd Equalization A lgorithm Based on Wavelet Neu ral Network Theory[D].Taiyuan,Shanxi: Taiyuan University of Techno logy,2004.(in Chinese)作者简介郭业才 男.1962年生于安徽安庆.博士、教授、博导.2006年全国优秀博士学位论文获得者.主要研究方向为智能信息处理与通信系统、气象通信安全与技术、生物医学信息与图像处理等.E mail:guo yecai@王丽华 女.1985年12月出生于安徽蚌埠.现为安徽理工大学在读研究生,研究方向为智能信号处理与通信系统.E mail:wlihua-510@163.c om(上接第974页)[7]P V adakkepat,O C Miin,X Peng,T H Lee.Fuzzy behaviorbased control of mobile robots[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2004,12(4):559-564.[8]M Mucientes,D L M oreno,A Bugarin,S Barro.Design of afuzzy controller in mobile robotics using genetic algorithms[J].Applied Soft Compu ting,2007,7(2):540-546.[9]R Huq,G K I.M ann,R G Gosine.Mobile robot navigation usingmotor schema and fuzzy context dependent behavior modula tion[J].Applied Soft Computing,2008,8(1):422-436. 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基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割
基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割王荣淼; 张峰峰; 詹蔚; 陈军; 吴昊【期刊名称】《《计算机应用》》【年(卷),期】2019(039)011【总页数】4页(P3366-3369)【关键词】模糊C均值算法; 空间约束; 图像分割; 肝脏CT; 灰度不均匀; 边界泄露【作者】王荣淼; 张峰峰; 詹蔚; 陈军; 吴昊【作者单位】苏州大学机电工程学院江苏苏州215131; 苏州大学苏州纳米科技协同创新中心江苏苏州215123; 苏州大学附属第一医院江苏苏州215006【正文语种】中文【中图分类】TP317.40 引言医学图像分割一直以来都是一个具有挑战性的研究课题，在计算机辅助诊断和科学研究中占据着重要的地位。
准确并且有效地从CT图像中分割出肝脏组织是肝脏三维可视化技术中的关键[1]。
CT图像不可避免地存在有噪声并且具有灰度不均匀等特点，使得CT图像分割本身具有难度[2]。
此外肝脏具有复杂的解剖结构，与多个软组织器官相毗邻，轮廓大小随着切片变化，形状也各不相同，使得肝脏图像分割成为一项具有挑战性的任务[3-4]。
模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法是一种基于灰度信息的无监督聚类算法，具有实现简单、运算速度快的优点，被广泛运用于医学图像分割领域[5-6]。
传统的FCM算法在图像分割过程中很难滤除噪声的影响，导致分割结果不够理想。
鉴于上述问题，研究者采取了两类方式来优化FCM算法。
第一种是在模糊隶属度概念上进一步做扩展。
Chaira 等[7]考虑到像素在分类时存在不确定性因素，使用单一的隶属度无法准确描述该不确定信息，因此引入直觉模糊集作为扩展得到直觉模糊C均值(Intuition Fuzzy C-means, IFCM)算法，利用犹豫度来描述该不确定信息，结果表明单个像素被更准确地划分，图像细节也被完整地保留。
另一种优化是在FCM算法的基础上结合邻域空间信息以增强对图像中噪声以及灰度不均匀的鲁棒性: Mohamed等[8]使用模糊逻辑估计强度不均匀性，利用邻域信息作为正则化项来优化FCM算法中的目标函数从而补偿图像强度不均匀性，该方法很好地克服了椒盐噪声的影响; Chen等[9]在Mohamed的基础上对算法作出计算优化并且提出了利用空间信息为约束、以内核诱导距离代替传统算法以欧氏距离为测度的FCM优化算法，从而达到抗噪声的效果; Zheng等[10]用自适应的局部窗口计算的邻域信息代替图像的全局信息优化了基于邻域信息的FCM算法，但是自适应窗口的实现复杂度较高; Li等[11]在FCM目标函数中增加了偏差场正则化项来解决图像灰度不均匀带来的影响，但是迭代过程中需要额外更新偏差场，增加了计算量。
医学图像处理的基本算法及实现方法
医学图像处理的基本算法及实现方法医学图像处理是指将医学图像进行数字化处理和分析，以获取更多有用信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在医学领域，图像处理的技术应用广泛，包括但不限于CT扫描、MRI、X光和超声图像等。
本文将介绍医学图像处理的基本算法及实现方法。
一、图像增强算法及实现方法图像增强是医学图像处理中最基本也是最常用的技术之一，它用于提高图像的质量，使人眼更容易观察和分析医学图像。
常用的图像增强算法包括线性和非线性滤波、直方图均衡化、空间滤波和频域滤波等。
1. 线性和非线性滤波线性滤波是将图像与一个滤波器进行卷积运算，通过滤波器的权值调整像素的亮度值，以达到图像增强的目的。
非线性滤波是根据像素与其周围像素的关系进行像素值的调整，例如中值滤波和最大最小滤波等。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是通过调整图像的灰度分布，使其在整个灰度范围内达到均匀分布。
该方法能够增强图像的对比度，突出图像中的细节。
3. 空间滤波和频域滤波空间滤波是通过卷积运算对图像进行滤波处理，常用的空间滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和锐化滤波器等。
而频域滤波是通过将图像转换到频域进行滤波处理，常用的频域滤波器有低通滤波器和高通滤波器等。
二、图像分割算法及实现方法图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它是图像分析和模式识别的基础。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于聚类的分割等。
1. 阈值分割阈值分割是根据图像的像素灰度值进行分类，与预先设置的阈值进行比较，从而实现图像的分割。
它简单易行且计算效率高，适用于对比较明显的目标进行分割。
2. 边缘检测边缘检测是通过分析图像中像素值的变化来找到图像中的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny算法等。
边缘检测可以帮助医生找到重要的结构边界，如器官边界和病变区域。
3. 基于聚类的分割基于聚类的分割是根据图像上的相似性对像素进行聚类，将图像分成不同的区域。
移动通信中的盲均衡算法研究
移动通信中的盲均衡算法研究张薇薇【摘要】针对移动通信中的多径传播造成码间干扰而需要进行均衡补偿的问题，对当前盲均衡算法进行了分析，重点讨论了常用的固定步长恒模算法及变步长恒模算法，结果证明：变步长恒模算法在收敛速度和稳态剩余误差方面比恒模算法具有更好的性能。
%For inter--symbol interference caused by multipath propagation in mobile communication, the issue of isostatic compensation is needed. The blind equalization algorithm is analyzed, the commonly used fixed step size constant modulus algorithm and variable step size constant modulus algorithm are discussed. Results show that the variable step size constant modulus algorithm has better performance in convergence speed and steady--state residual error than that of the constant modulus algorithm.【期刊名称】《物联网技术》【年(卷),期】2011(001)009【总页数】3页(P73-74,78)【关键词】移动通信;多径传播;盲均衡;恒模算法【作者】张薇薇【作者单位】西安邮电学院,陕西西安710121【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言近年来，移动通信技术得到了迅猛发展和广泛应用，已成为信息与通信学科中最活跃的研究领域之一。
而移动通信也面临着自身特有的问题，其中主要是传输电磁波会在无线信道中受到建筑物的遮拦而产生反射、散射、绕射，结果会造成发送信号会由不止一条路径到达接收端，称之为多径传播。
基于空间约束的模糊c均值聚类肝脏ct图像分割
Abstract： Traditional Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm only considers the characteristics of a single pixel when
Journal of Computer Applications 计算机应用,2019, 39(11): 3366 - 3369
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2019-11-10 http://www. joca. cn
文章编号：1001-9081(2019)11-3366-04
关键词:模糊C均值算法；空间约束；图像分割；肝脏CT；灰度不均匀；边界泄露 中图分类号:TP317.4 文献标志码:A
Liver CT images segmentation based on fuzzy C-means clustering with spatial constraints
WANG Rongmiao1, ZHANG Fengfeng1'2*, ZHAN Wei3, CHEN Jun1, WU Hao1
applied to liver CT image segmentation, and it can not overcome the influence of uneven gray scale and the problem of boundary leakage caused by blurred liver boundary. In order to solve the problems, a Spatial Fuzzy C-Means ( SFCM) clustering segmentation algorithm combined with spatial constraints was proposed. Firstly, the convolution kernel was constructed by using two-dimensional Gauss distribution function, and the feature matrix could be obtained by using the convolution kernel to extract the spatial information of the source image. Then, the penalty term of spatial constraint was introduced to update and optimize the objective function to obtain a new iteration equation. Finally, the liver CT image was segmented by using the new algorithm. As shown in results, the shape of liver contour splited by SFCM is more regular when segmenting liver CT images with gray unevenness and boundary leakage. The accuracy of SFCM reaches 92. 8%, which is 2. 3 and 4. 3 percentage points higher than that of FCM and Intuitionistic Fuzzy C-Means (IFCM). Also, over-segmentation rate o£ SFCM is 4. 9 and 5. 3 percentage points lower than that o£ FCM and IFCM.
CMA盲均衡算法研究
CMA盲均衡算法研究1.盲均衡概述1.1 均衡器分类均衡是通信系统中的一项重要技术，不仅应用于模拟通信，也应用于数字通信。
在数字通信中，由于信道的特性变化，会造成码间干扰。
通过均衡，可以补偿信道特性的变化，减小或消除码间干扰。
均衡通常在接收机完成。
均衡器分为两种方式，一是频域均衡，二是时域均衡。
频域均衡是使整个系统的频率传递函数满足无失真传递的条件。
时域均衡是直接从时间响应出发，使整个系统的冲激响应满足无码间干扰的条件。
频域均衡的条件是比较严格的，而满足奈奎斯特整形定理的要求，即仅仅在判决点满足无码间干扰的条件相对宽松一些。
所以在数字通信中，一般采用时域均衡。
时域均衡器分为两大类，一是线性均衡器，二是非线性均衡器。
图1.1表示了均衡器的分类框图。
图1.1 均衡器的结构分类1.2 盲均衡技术尽管理论上存在理想的基带传输特性，但是在实际应用由于中无线信道的时变特性，在抽样时刻上总是存在一定的码间干扰，从而导致系统性能的下降，误码率显著增大。
理论和实践都表明，在基带系统中插入一种滤波器能减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器统称为均衡器。
在实际应用中有许多问题不能用固定系数的均衡器解决，因为我们没有充足的信息去设计固定系数的数字滤波器，或设计规则会在滤波器正常运行时改变。
绝大多数这些应用都可以用特殊的智能滤波器，即常说的自适应滤波器来成功解决。
自适应滤波器显著特征是：它在工作过程中不需要用户的干预就能改变响应，进而改善性能。
系数可变的自适应均衡器可以分为两类：基于导频的估计方法和盲估计方法。
第一种方法利用数据序列中的已知数据（可以是离散的或连续的）得到导频位置处的信道响应，然后利用有关内差算法得到整个频域信道的响应，这种方法简单，运算量小，但需要发送已知的导频信息，降低了系统效率。
而盲估计和跟踪方法利用了接收数据的统计特性来实现信道的估计和跟踪，如利用子空间分解算法等，相对于基于导频的估计和跟踪算法，盲算法提高了系统效率，但极大地增加了运算量。
用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真
用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB 仿真一：仿真内容：1：了解盲均衡算法和CMA 算法的原理；2：用CMA 算法来仿真4QAM 信号；二：算法原理：1：盲均衡算法：普通的均衡器需要训练和跟踪两个阶段，在训练阶段，需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器，或者直接周期地发送训练序列。
由于训练序列并不含用户的数据，而占用了信道资源，自然会降低信道的利用率。
另外，在跟踪阶段，不发送训练序列，如果信道特性是快速变化的，均衡器的性能将迅速恶化。
盲均衡能够不借助训练序列(即我们通常所说的“盲”，而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡。
换言之，其本身完全不用训练序列，就可以自启动收敛并防止死锁情况，且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号相等。
盲均衡从根本上避免了训练序列的使用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求。
盲均衡的原理框图如下：在上图中，x(n)为系统的发送序列，h(n)为离散时间传输信道的冲激响应，其依据所用调制方式的不同，可以是实值，也可以是复值;n(n)为信道中叠加的高斯噪声;y(n)为经过信道传输后的接收序列，同时也是均衡器的输入序列;w(n)为盲均衡器的冲激响应，盲均衡器一般采用有限长横向滤波器，其长度为L; )(~n x 为盲均衡器的输出信号，也即经过均衡后的恢复序列。
且有下式成立：y(n)=h(n)*x(n)+n(n)；)(~n x =w(n)*y(n)=w(n)*h(n)*x(n)； 2：Bussgang 算法Bussgang类盲均衡算法作为盲均衡算法的一个分支，是在原来需要训练序列的传统自适应均衡算法基础上发展起来的。
早期的盲均衡器以横向滤波器为基本结构，利用信号的物理特征选择合适的代价函数和误差控制函数来调节均衡器的权系数。
这类算法是以一种迭代方式进行盲均衡，并在均衡器的输出端对数据进行非线性变换，当算法以平均值达到收敛时，被均衡的序列表现为Bussgang 统计量。
基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法
２ Ｌ ｒｏ ｓ ５ ，Ｗｕ ａ ３ ０ ４ ｈｎ ） ．Ｐ ＡＴ ｏｐ ７ ７ １ ９ ｈｎ４ ０ ７ ，Ｃ ｉ ａ
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医学图像处理的算法优化与应用
医学图像处理的算法优化与应用医学图像处理是近年来医学领域备受关注的研究领域，主要应用于医学诊断、疾病诊断和治疗等方面。
随着科技的不断进步，医学图像处理应用范围不断扩大，越来越多的医学图像处理技术被广泛应用于医学影像诊断、疾病治疗和医学研究等领域。
本文就医学图像处理的算法优化与应用展开探讨。
一、医学图像处理的算法医学图像处理的算法是实现图像处理的关键，影响最终诊断和治疗效果。
医学图像处理的算法种类繁多，常用的有图像分割、图像对齐、图像纠正、图像重建、图像增强、图像识别等。
其中，基于模型或机器学习的图像分割算法是医学图像处理的关键算法之一。
1.图像分割医学图像分割是将图像分为不同的区域或者不同的成分的过程，通常用于确定身体组织或器官的边界位置。
目前在医学图像分割方面，机器学习算法和改进型神经网络算法成为了研究的重点。
医学图像分割算法主要分为有监督和无监督两种方式。
有监督医学图像分割方法是指在已知标记的情况下，采用分类算法对图像进行分类，并得到最终的分割结果。
此方法需要先建立合适的有标记的样本数据集，然后利用这些样本训练分类器，从而进行有监督医学图像分割。
无监督医学图像分割方法是指在无先验知识情况下，通过分析数据自身的分布特点来确定分类方法。
无监督算法的核心思想是基于能量最小化的模型，通过不断迭代来得到最终的分割结果。
2.图像增强医学图像增强的主要目的是提高图像质量，使医生对病情和治疗的判断更加准确。
医学图像增强算法主要包括灰度变换、空间滤波、频域滤波、直方图均衡化等。
灰度变换主要是调整图像的灰度级别，使图像的对比度更加明显，以便医生对图像的识别和处理更加准确。
空间滤波则是基于像素邻域之间的相互作用，使图像的噪声得到去除，使图像更加清晰。
频域滤波则是利用傅里叶变换得到的图像频谱信息，通过高通或低通滤波器来去除图像噪声。
直方图均衡化则将图像中各个像素的出现概率均分，使图像的对比度被增强。
3.图像纠正医学图像纠正的作用是对图像进行扭曲校正，以便于医生对图像进行诊断。
盲均衡CMA盲均衡算法仿真研究毕业论文
( 此文档为word 格式，下载后您可任意编辑修改！)CMA 盲均衡算法仿真研究摘要盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。
自它出现后，就得到广泛的关注，并在许多领域中得到应用。
本文系统地分析研究和归纳总结了盲均衡的基本理论。
重点分析了Bussgang类盲均衡算法中的恒模(CMA, Constant Modulus Algorithm )盲均衡算法。
分析了传统CMA盲均衡算法的收敛性能，由于采用固定步长，使得收敛速度和收敛精度之间相互制约，其应用受到很大的限制。
为了解决这一矛盾，本文提出了一种基于均方误差(MSE, Mean Square Error)的CMA盲均衡算法，这是一种利用时变步长来代替固定步长的自适应变步长CMA盲均衡算法，并进行了计算机仿真。
结果表明改进算法相对于CMA算法收敛性能有一定的提高。
关键字:盲均衡,恒模算法, 变步长,均方误差CMA BLIND EQUALIZATION ALGORITHM SIMULATIONABSTRACTThis paper analyzed systematically studies and summaried the blind balanced elementary theory. Analysis focused on the Bussgang type blind equalization of constant modulus algorithm (CMA, Constant Modulus Algorithm) algorithm for blind equalization. This paper analyzes of the traditional CMA blind equalization algorithm performance, as a result of the use of fixed-step, making convergence speed and residual error become a contradiction, which makes the application fields of CMA algorithm limited. In order to solve thecontradiction ,this paper derives an improved CMA blind equalization algorithm utilizing the vary of MSE. This is an adaptive variable step-size CMA blind equalization algorithm, which uses a time-varying step size to replace the fixed step size. The simulation with computer shows the improved algorithms CMA algorithm.KEYWORDS: blind equalization , Constant Modulus Algorithm , variable step-size, Mean Square Error目录摘要（中文）................................................................... I...摘要（外文）.. (II)1绪论 (1)1.1研究盲均衡的目的和意义 (1)1.2盲均衡的研究现状 (2)1.3衡量算法收敛性能的指标 (3)2恒模算法 (4)2.1盲均衡的基本结构 (4)2.2Bussgang类盲均衡算法 (6)2.2.1决策指向算法 (7)2.2.2 Sato 算法 (7)2.2.3 Godard 算法 (8)2.3恒模算法的提出 (8)2.4恒模算法的理论推导 (9)2.5步长因子对恒模算法收敛性能的影响 (11)3基于剩余误差的变步长恒模盲均衡算法 (17)3.1恒模算法中剩余误差的分析 (17)3.2基于MSE的变步长恒模盲均衡算法 (18)3.2.1基于MSE的变步长恒模盲均衡算法的表达形式 (18)3.2.2算法性能分析 (18)3.3基于MSE的变步长恒模算法的MATLAB实现 (19)结论 (24)参考文献 (25)附录 (26)致谢 (32)1 绪论盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。
医学CT的误差修正方法、图像重建及实现
医学CT的误差修正方法、图像重建及实现
冯三强;吴端;张胜健
【期刊名称】《南京航空航天大学学报》
【年(卷),期】1999(031)005
【摘要】医学X光CT作为一种诊断设备,对其图像质量要求很高,而在实际应用中各种误差都将会影响最终的图像质量,因而对误差进行修正是非常重要的,这一点在各厂家的CT产品中表现得尤为突出.通过研究对医学X光CT的探测器、X光射束硬化效应等所产生的误差进行修正,给出了在PC机上对误差进行修正和图像重建的方法和步骤,完成了对分辨率水模、对比度水模、病人头部和肺部的图像重建,证明该方法行之有效.
【总页数】6页(P504-509)
【作者】冯三强;吴端;张胜健
【作者单位】中国科学技术大学自动化系,合肥,230027;中国科学技术大学自动化系,合肥,230027;中国科学技术大学自动化系,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1;TP274;TP752.1
【相关文献】
1.一种传感器动态误差实时修正方法及其FPGA实现 [J], 李悦;钟新跃
2.压力传感器动态误差修正方法的FPGA实现 [J], 杨文杰;张志杰;王代华;陈青青
3.传感器动态误差高速并行修正方法及其FPGA实现 [J], 吴健;张志杰;王文廉
4.工业电子计算机断层扫描(CT)术中长度测量误差修正方法 [J], 于美丽
5.Azure Kinect DK深度传感器误差分析和修正方法的研究 [J], 谢秀齐;何演权;奉彦文;何晓昀
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医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析
医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析孙云山;张立毅;段继忠【摘要】提出一种基于信号降维处理的医学CT图像恒模盲均衡算法,将图像信号转化为一维信号序列,建立了基于降维CT图像信号的恒模代价函数,由求解代价函数最优实现信号的估计,再利用升维处理获得图像估计.分析了算法的稳态与动态收敛性能,理论上验证了算法的可行性.计算机仿真表明,该算法有效改善了峰值信噪比和恢复效果,增强了抗噪声性能的鲁棒性,提高了运算效率.%An image blind equalization algorithm based on dimension reduction was proposed to transform image restoration into one-dimensional blind equalization. The constant modulus blind equalization cost function applied to medical CT image was founded. The signal was estimated by optimizing cost function. Then, the estimation of image was obtained by increasing dimension. Static and dynamic convergence performance of the algorithm was analyzed, which verifies the feasibility of the algorithm in theory. Compared with traditional methods, the proposed algorithm improves peak signal to noise ratio (PSNR), restoration effect and operating efficiency, and strengthens the robust of anti-noise.【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2011(044)012【总页数】6页(P1057-1062)【关键词】盲均衡;恒模算法;CT图像;代价函数【作者】孙云山;张立毅;段继忠【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP911.73盲均衡算法是一种不需要训练序列，仅利用接收信号本身的先验信息对信道特性进行补偿，使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术．最早由日本学者Sato[1]提出并应用于数字通信领域．随着研究的深入，其应用已扩展到图像处理[2]、无线传感器网络[3]和地震勘探[4]等领域．医学 CT图像是 X射线从多个方向对人体检查部位具有一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过层面的 X线，再经光电和模数变换后输入计算机形成的图像．它是灰度图像，反映了器官和组织对 X线的吸收程度，利于发现体内微观组织的细小病变，已成为医学图像诊断领域中最重要的依据之一．但CT图像在成像和传输过程中，会受到一些外部环境的影响，诸如电子辐射探测接收不佳、散焦模糊、以及图像获取和数字化过程中的干扰等，使得人体组织上的一个点都会映射到CT图像上的多个点，即 CT图像上的每个点是人体组织的许多点的混合叠加，其对应关系一般称为点扩展函数(point spread function，PSF)．换言之，图像在传输过程中，由于受到二维信道的影响，会产生图像模糊问题，使得 CT图像产生退化，影响病变的正常显示及诊断准确率．恒模盲均衡算法是通信信号处理最常用的算法之一，文献[5]已经对其进行了详细的分析．本文利用图像信号退化过程和码间干扰产生之间的相似性，在文献[6]基础上，通过降维处理将二维信号卷积运算转化为一维信号处理，建立了基于降维医学CT图像恒模代价函数，获得了降维信号的最优估计，再利用升维变换获得图像的估计．该方法避免了图像二维矩阵求逆运算，降低了算法的复杂度，有效消除了点扩展函数的影响，得到了较好的图像恢复效果，实验仿真验证了算法的有效性．1 数学模型退化图像 ijg是由原始图像 ijf通过一个点扩展函数系统 ijh，再叠加加性噪声 ijn 得到的．线性时不变的图像退化模型可表示为由于计算机中图像的处理都是二维离散的序列，因而为描述方便，图像的退化形式[7]表示为式中：n为M 2×1的噪声向量；Η为一个分块的M2×M2循环矩阵，每个Hj都是一个M阶矩阵，由周期延拓函数其中，点扩展函数ijh的维数为AA×．为了利用盲均衡技术实现医学CT图像的恢复，该算法将二维医学 CT图像信号转换为一维信号进行盲均衡，其原理如图1所示．图1 基于降维处理的图像盲均衡算法Fig.1 Diagram of image blind equalization algorithm based on dimension reduction图1 中，W ( n )是盲均衡器的权值向量；g ( n)为图像降维后的信号序列；e( n)是盲均衡器定义的误差信号为均衡器输出的恢复信号；为估计信号输出；为原始图像的估计．为了实现图像降维处理，令式中：是余数运算表达式，表示n对M求余值；iM jn+ = ．算法中横向滤波器取阶数为L的滤波器，表示为则有横向滤波器的输入序列矢量 G ( n)为式中：为H的2ML×维子向量为n的1L× 维子向量．于是，式(9)可写为为了得到图像的最优估计，获得 W ( n)的最优解，建立关于 W ( n)的代价函数，把 W ( n)的求解转化为一个代价函数的寻优．同时，为了恢复图像，还需要进行相应的升维变换，即2 恒模代价函数数字医学CT图像是灰度图像，且具有独立同分布特性[9]．图像盲恢复是关于原始图像与点扩展函数的一个不适定性问题[10]，Vural等[6]首次利用恒模思想进行图像恢复，提出一种二维图像恒模代价函数．由于本文对图像进行了降维处理，新建立的恒模代价函数为式中：为降维后的原始图像，在图像统计信息已知时，R2为一常数．利用最小均方 (least mean square，LMS) 算法求解代价函数，由于 J ( n)实质上是变量 W ( n)的函数，得到的算法迭代形式为式中μ为步长因子．为了实现图像的恢复，必须保证式(15)稳态收敛，且具有良好的动态收敛性能．2.1 稳态收敛性能分析在恒模盲均衡算法理想收敛情况下，最优权系数应满足的表达式[11]如下．式中：该向量第n个元素为非零值；对应的输出．展开，但随着估计值不断逼近真实值，二阶及高阶量的比重将越来越小，因而分析中忽略二阶及以上各项，即利用Taylor扩展式将利用 LMS算法对代价函数求解，需求代价函数的梯度，并令其等于0，即与此同时，代价函数的二阶导数是一个正定的Hessian 矩阵[12]，即由式(25)和Θ的正定性可知，R也是一个正定矩阵，因而R可逆．由式(23)和式(26)化简可得当算法收敛时，趋近于为最优维纳解，此时将式(27)和式(28)代入式(22)得所以将式(11)和(12)代入式(29)得由于假设图像是独立同分布的[9]，因而有所以将式(31)代入式(30)，且当W ( n) → W*，则可得式(16)的结论．2.2 动态收敛性能分析为了讨论算法的动态性能，研究权值 W ( n)逼近最优解 W ∗的能力，定义设λmax是的最大特征根，则权值向量 W ( n )满足由于图像和噪声互不相干，可知将式(27)、式(39)和式(40)代入式(41)并取期望得由式(41)递推可得式(33)的结论，且当3 实验仿真与分析1)实验1实验图像为256×256个像素的 8,bit,CT图像，如图2(a)所示．CT图像的退化过程是一个近似的高斯过程[13]．仿真中，退化函数为一个20×20的高斯退化模型，其方差2 0.05 σ = ．使用以上PSF模糊后迭加均值为 0、方差为 0.001的高斯白噪声得到退化图像，如图 2(b)所示．横向滤波器的阶数为 11，其初值为有一个位置为 1、其他位置均为 0的单位向量；迭代步长μ =2× 1 0−8，R= 3 9 320.0．图 2(c)是最大似图2 实验1实验数据和结果Fig.2 Experimental data and results of experiment 12然法盲恢复图像的恢复效果；迭代盲反卷积(iterative blind deconvolution，IBD)算法的迭代次数为 100，恢复结果如图 2(d)所示，本文提出的恒模算法恢复效果如图2(e)所示．2)实验2实验图像是一幅正常额窦 CT图像(矢状位)，大小为 256×256个像素，如图 3(a)所示．本例中退化函数取一个10×10的高斯退化模型，其方差为0.005．使用上述 PSF模糊后迭加均值为 0、方差为0.005的高斯白噪声得到退化图像，如图3(b)所示．仿真中，横向滤波器的阶数为 21，其初值为[0,… ,0 ,1,0,… 0 ]T ；迭代步长μ =1× 1 0−9，R= 3 9 320.0.2最大似然法盲恢复图像的恢复效果如图 3(c)所示，IBD 算法的迭代次数为 100，恢复结果如图 3(d)所示，本文提出算法的恢复效果如图3(e)所示．由图2和图3给出的恢复效果可知，在高信噪比下，本文算法和IBD算法均可获得较好的恢复效果，但信噪比降低时，本文算法的恢复效果要优于 IBD算法．但就运行效率而言，最大似然法和本文算法占有一定的优势，优于IBD算法，本文算法和最大似然法受噪声的影响小，但最大似然法的恢复效果依赖于估计模型的精度和模型的阶数，模型阶数低时效果欠佳，模型阶数较高时影响运算速度．为了定量检测图像恢复的效果，本文采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio，PSNR)作为评价图像恢复的指标，其定义[14]为峰值信噪比表征了均衡图像对于目标的逼近程度，峰值信噪比越高，表明恢复效果越好，越接近原始图像．各种算法的性能比较如表1所示．图3 实验2的实验数据和结果Fig.3 Experimental data and results ofexperiment 2实验结果表明，IBD算法由于需要对图像和点扩展函数进行交替迭代，影响了算法的运算效率，恢复效果还具有一定优势，但对噪声的鲁棒性差．最大似然法为了提高恢复效果需增大模型阶数，同时也增加了运算量．本文提出的基于降维处理的恒模算法避免了算法的交替迭代，减少了运算量，加快了算法收敛，改善了恢复效果，且具有较好的鲁棒性．表1 各种算法性能比较Tab.1 Performance comparison of algorithms算法PSNR 时间/s PSNR 时间/s 2 0.005 nσ=2 0.001 nσ=本文算法 24.832 16.023 25.236 15.923实验1IBD算法 24.402 26.235 25.345 26.125最大似然法 23.723 19.231 24.789 19.673本文算法 23.345 17.52423.845 16.954实验2IBD算法 22.713 25.352 23.944 25.223最大似然法21.376 19.923 23.123 19.3124 结语本文提出的恒模 CT图像盲均衡算法通过信号的变换将二维图像转换为一维信号处理，避免了图像矩阵的求逆运算，降低了算法的复杂度．本文重点分析了算法的稳态收敛性能，表明建立的代价函数理论上能收敛到维纳解，讨论了算法的动态收敛能力，即在步长满足要求的前提下，能够保证算法的动态收敛．理论分析为算法的进一步应用研究提供了理论依据．最后，通过计算机仿真验证了算法的有效性．【相关文献】［1］ Sato Y. A method of self-recovering equalization for multiple amplitude modulation schemes[J]. IEEE Trans on Communication，1975，23(6)：679-682.［2］ Giannakis G B，Heath Jr R W． Blind identification of multichannel FIR blurs andperfect image restoration[J].IEEE Trans on Image Processing，2000，9(11)：1877-1896. ［3］ Giannakis G B，Heath Jr R W． Blind channel estimation and equalization in wireless sensor networks based on correlations among sensors[J]. IEEE Trans on Signal Processing，2005，53(4)：1511-1519.［4］ Bruneau M，Reinhorn A M，Constantinou M C，et al.The university atbuffalo(UB)node of the NEES network：A versatile high performance testing facility towards real-time dynamic hybrid testing[C]// 12th European Conference on Earthquake Engineering. London，UK，2002：1-8.［5］ LeBlanc J，Fijalkow I，Johnson C. CMA fractionally spaced equalizers：Stationary points and stability under IID and temporally correlated sources[J]. International Journalof Adaptive Control and Signal Processing，1998，32(12)：135-155.［6］ Vural C，Sethares W A. Blind image deconvolution viadispersion minimization[J]. Digital Signal Processing，2006，16(2)：137-148.［7］黄飞，金伟其，曹峰梅，等. 相向运动条件下图像的辐射状退化及其复原研究[J]. 电子学报，2005，33(9)：1710-1713.Huang Fei，Jin Weiqi，Cao Fengmei，et al. Simulation and restoration study on radiant degradation image under lengthwise relative motion[J]. Acta Electronica Sinica，2005，33(9)：1710-1713(in Chinese).［8］江玲玲，冯象初，殷海青. 基于 Besov空间的图像盲复原算法[J]. 数据采集与处理，2008，23(6)：678-682.Jiang Lingling，Feng Xiangchu，Yin Haiqing. Blind image restoration algorithm based on Besov spaces[J].Journal of Data Acquisition & Processing，2008，23(6)：678-682(in Chinese).［9］ Samarasinghe P D，Kennedy R A. Minimum kurtosis CMA deconvolution for blind image restoration[C] //4th International Conference on Information and Automation for Sustainability. Colombo，Srilanka，2008：271-276.［10］ Chan T，Wong C. Convergence of the alternating minimization algorithm for blind deconvolution [J].Elsevier，Linear and Its Application，2000，316(3)：259-285.［11］ Li Ye，Liu K J Ray. Static and dynamic convergence behavior of adaptive blind equalizers[J]. IEEE Trans on Signal Processing，1996，44(11)：2736-2745.［12］ Mizutani Eiji，Dreyfus S E. Second-order stagewise backpropagation for Hessian-matrix analyses and investigation of negative curvature[J]. Neural Networks，2008，21(2/3)：193-203.［13］ Jiang Ming，Wang Ge，Skinner M W，et al. Blind deblurring of spiral CT images[J]. IEEE Trans on Medical Imaging，2003，22(7)：837-845.［14］ Li Dalong，Simske S. Atmospheric turbulence degradedimage restoration by kurtosis minimization[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2009，6(2)：244-247.。
基于约束PDF的均衡直方图图像增强技术
基于约束PDF的均衡直方图图像增强技术王永强;江培蕾;李庆利【摘要】均衡直方图是一种简单的图像对比度增强技术.然而,它往往将图像平均亮度调整到中等灰度级别水平,是以图像质量损失为代价的.提出了一种基于传统均衡直方图算法的智能对比度增强技术一基于约束概率密度函数的均衡直方图图像增强技术.这种对比度增强技术,克服了传统均衡直方图技术对图像带来的质量损失问题.该算法原理为,在均衡直方图算法执行前,首先采用约束算法对图像的概率分布函数进行修改.经过与其他图像增强技术进行实验对比,这种方法对图像增强过程提供了方便有效的控制机制,且适应不同类型的图像.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】2页(P231-232)【关键词】对比度增强;直方图;均衡直方图;概率密度函数;累计密度函数【作者】王永强;江培蕾;李庆利【作者单位】唐山学院,唐山,063000;唐山学院,唐山,063000;唐山学院,唐山,063000【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP391.411 引言在现实世界中，经常会获得一些对比度较低的图像，这通常是由于采集设备和光照条件差造成的，比如夜晚光线不足或者采集图像时正对着强光，这会使获得的图像过暗或者过亮。
直方图均衡化[1]作为图像处理的经典方法，对提高图像对比度增强图像十分有效，在医学图像处理及雷达图像处理中应用十分广泛。
用信息学的理论来解释，即具有最大熵（信息量）的图像为均衡化图像[2]。
直方图均衡化是图像处理的一个重要研究方向，研究人员分别提出了有效改善图像均衡化导致图像亮度畸变的方法，Fayad[5]提出了一种基于小波变换的多尺度自适应直方图均衡化方法。
当图像的某个较小且灰度分布相对均匀的区域中包含我们感兴趣的物体或细节时，均衡直方图可能很难帮助我们识别其中的物体或细节，甚至有时候其引入的噪声把原有的信息也给破坏了。
为了克服直方图均衡化的缺点，人们又提出了现在广泛使用的自适应直方图均衡化。
一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法
一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法
王天江;张永俊
【期刊名称】《华中科技大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2005(33)5
【摘要】提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFPgrowth算法).算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的约束,并利用最小支持度、最小置信度、关联规则数量的约束有效地在算法执行之初和算法执行过程中删除了冗余模式和规则,通过将频繁项集进行划分并在多个处理器上独立执行,充分利用多处理器协同工作的处理能力,使算法具有并行和分布处理的可扩展性.算法在满足医疗图像领域高精确度,高稳定性要求的同时提高了算法运行效率和医疗图像分类的有效性.
【总页数】4页(P49-51)
【关键词】关联分类;医疗图像;数据挖掘;频繁模式增长算法
【作者】王天江;张永俊
【作者单位】华中科技大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
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1.基于关联分类算法的医学图像数据挖掘 [J], 邓薇薇;卢延鑫
2.一种基于信息熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法 [J], 王士龙;徐玉如;万
磊;唐旭东
3.一种基于多关联规则的全局快速分类算法 [J], 顾海花;赵传申;孙志挥
4.基于快速低秩编码与局部约束的图像分类算法 [J], 甘玲;左永强
5.Equation Chapter 1 Section 1一种基于局部约束编码抽取特征的图像分类算法 [J], 冯霄
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约束恒模医学CT图像盲均衡算法
孙云山;张立毅;段继忠
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2011(31)6
【摘要】In order to improve the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of images, and to raise the reliability and restoration effects of the algorithm, the degradation and restoration process of image was transformed by a linear transform to be equivalent to one dimensional convolution. A constraint constant modulus cost function of blind equalization applied to medical CT images was founded, and its convexity was proved. A blind equalization algorithm based on dimension reduction was proposed. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the algorithm. Matrix inversion is avoided to improve the efficiency of operations.%为了改善图像的峰值信噪比,提高算法的可靠性和恢复效果,利用线性变换将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了医学CT图像约束恒模代价函数,并分析了其凸性,提出一种基于信号降维处理的医学CT图像盲均衡算法.仿真结果验证了算法的有效性,新算法的迭代过程避免了矩阵逆运算,提高了运算效率.
【总页数】3页(P1575-1577)
【作者】孙云山;张立毅;段继忠
【作者单位】天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠
2.时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠
3.均方误差控制步长恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠
4.医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析 [J], 孙云山;张立毅;段继忠
5.改进恒模盲均衡在医学CT图像盲恢复中的应用 [J], 孙云山;张立毅;张锦;段继忠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。