大视场双螺旋锥束CT扫描与重建

螺旋锥束CT（计算机断层成像）具有扫描速度快、重建图像分辨率高且轴向一致性好等优点，已开始在医学诊断和工业无损检测上应用。但由于锥束扫描采用的面阵探测器尺寸较小，常规单螺旋锥束扫描方式的视场直径受到限制。本项目研究一种大视场双螺旋锥束CT扫描方式，能够有效地利用较小尺寸的面阵探测器实现大工件的CT检测，具有扫描速度快、投影冗余少等优点。根据双螺旋锥束CT扫描的特点，改进单螺旋锥束CT近似重建算法，提出偏心的双螺旋锥束CT近似重建算法，不需重排投影数据，算法效率高。 将小波滤波器引入到双螺旋锥束CT重建算法中，以解决投影数据的局部截断问题。结合单螺旋锥束CT的精确重建算法，提出双螺旋锥束CT精确重建算法。本项目的研究既有算法理论意义，又可应用于航空航天、铁路机车等制造业的大型工件检测，具有较大的应用价值。

传统的螺旋锥束CT要求射线束在每个投影角下完全覆盖待检测区域的横截面，因此，传统螺旋锥束CT的视场区域受限于探测器尺寸。在工业CT中，有时会遇到大工件的检测，此时就需要使用大面板探测器。但是由于技术条件的限制，使得面板探测器的尺寸有限。本项目主要研究采用小面板探测器检测大工件的螺旋锥束工业CT的扫描方式及相应的重建算法，以及基于工业CT图像的图像边缘提取和工件缺陷检测技术等。主要的研究成果有：大视场双螺旋锥束CT的改进FDK重建算法、Katsevich型重建算法和BPF型重建算法，大视场半覆盖螺旋锥束CT的改进偏心FDK重建算法，有限角锥束CT和外部锥束CT的修正TVM重建算法，从螺旋锥束CT扫描数据直接重建物体轮廓特征的小波算法；二维图像边缘提取的稳健统计尺度区域拟合模型，三维图像边缘提取的局部稳健统计C-V模型，基于小波定位及Facet模型的三维工业CT图像边缘检测，CT体数据中三维裂纹边缘提取的融合方法，基于Wedgelet的CT体数据线特征提取，工业CT含噪图像中的裂纹探测，工业CT重建图像的体数据中工件内部裂纹面提取方法，铁道货车铸件数字式射线图像缺陷检测方法，使用FLIT-LBP纹理算子的模糊DR图像增强算法等。发表学术论文29篇，其中在国际期刊上发表并被SCI收录论文16篇，在国内核心期刊发表并被EI收录11篇。申报发明专利2项。培养毕业博士生6人，硕士研究生15人。邀请多名国内外专家来访报告并开展合作研究。多次出席国际国内学术会议并报告。本项目的部分研究成果已应用于货车铸件和发动机的工业CT/DR无损检测设备中。