曾理
- 作品数：154 被引量：279H指数：8
- 供职机构：重庆大学数学与统计学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市科技攻关计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺机械工程医药卫生更多>>
- 工业CT图像重建与检测算法研究
- (1)大视场锥束扫描方式和重建算法研究根据锥束CT的扫描方式(圆周或螺旋)和面阵探测器的特点(高密度,小尺寸),结合检测管状物的特点(长而粗,一个旋转分度下射束不能完全覆盖物体截面),以及在役管道检测的特点(射线束旋转角...
- 曾理
- 文献传递
- Active Oberon编程语言和操作系统及其应用
- 2005年
- 文中从各方面介绍了一种功能强大的编程语言和操作系统———ActiveOberon以及在医学上的应用范例。它具有很强的兼容性,适合单处理器和多处理器,负荷轻、速度快、容错性好,开放源代码和免费使用。它具有清晰、可读性好的程序结构,还拥有强大的数学、物理和可视化库函数。
- 曾理陈庆勇王萍P.R.HUNZIKER
- 关键词：ACTIVE操作系统编程语言
- 螺旋CT扫描成像方法及系统
- 本发明实施例提供的一种螺旋CT扫描成像方法及系统，属于CT扫描技术领域。所述方法包括：控制探测器与射线源进行第一次螺旋扫描运动以及扫描转台进行旋转运动；检测射线源与探测器运动范围超出预设运动范围时，停止其运动；控制射线源...
- 沈宽李嘉欣陈嘉威曾理
- 基于加权最小二乘滤波和引导滤波的铸件DR图像融合被引量：12
- 2021年
- 为了让两张不同灰度窗宽和窗位的铸件X射线DR图像包含的缺陷呈现在一张图像中,发展了一种基于加权最小二乘滤波和引导滤波(guided filter)的铸件X射线DR图像融合方法。选择其中一张图像作为底层图像,另一张作为细节图像。使用两种具有边缘保护性质的滤波提取细节图中包含的缺陷信息。对底层图像作加权最小二乘滤波作为框架,再用底层图像和框架做差,分离出底层图像本身包含的缺陷信息。利用引导滤波把这两类缺陷信息加权求和。最后用框架承接加权求和后的结果后得到融合后的图像。实验结果表明获得的融合结果能够显示来自不同灰度窗宽和窗位的两张DR图像的共5个缺陷或3张铸件DR图像的共7个缺陷。本文方法可应用于铸件射线无损检测。
- 羊肇俊曾理
- 关键词：图像融合铸件X射线
- 从工业 CT 图像探测断面内边缘的小波分析方法被引量：3
- 1997年
- 介绍了在工业计算机断层扫描成像（ＩＣＴ）中探测工件断面内边缘的小分析波方法。这种方法与从ＩＣＴ图像探测边缘的传统方法比较，具有噪声低和边缘突出的特点，可滤去ＩＣＴ图像中的非白噪声，这种方法也可用于医学ＣＴ等领域。
- 曾理徐问之陈廷槐
- 关键词：ICT小波分析工业CT
- 增强工业 CT 图象的小波方法被引量：1
- 1998年
- 研究了在工业计算机断层扫描成象（ＩＣＴ）中，增强图象的小波方法。与增强前的ＩＣＴ图象比较，具有噪声低和边缘突出的特点，可滤去ＩＣＴ图象中的非白噪声。这种方法也可用于医学ＣＴ等领域。
- 曾理李时光徐问之
- 关键词：ICT图象增强小波分析图象处理
- 3D-Wedgelet分解与工业CT体数据面特征提取被引量：1
- 2010年
- 面特征是描述工业CT体数据组成的重要成分之一。在工业CT体数据中,大部分的面特征不是以独立的形式存在,而是以不同灰度区域边缘面的形式存在。多尺度几何分析方法中的3D-Wedgelet恰好能有效刻画这种结构。该文先分析了单尺度下Planelet的形状和内在联系,得到一种快速3D-Wedgelet分解方法。以此为基础,提出两种提取工业CT体数据面特征的方法。(1)基于多尺度3D-Wedgelet分解提取工业CT体数据的面特征。(2)先将体数据在3个相互垂直的方向上分别进行切片划分,再对每组切片序列进行基于多尺度Wedgelet分解的线特征提取,最后融合3个方向的线特征得到体数据的面特征。数字实验验证了该文方法可有效提取工业CT体数据的面特征。
- 曾理李宗剑刘长江
- 关键词：工业CT体数据
- 铁路货车铸件DR图像的疏松缺陷快速检测被引量：1
- 2022年
- 快速有效地检测铁路货车铸件的疏松缺陷,对铁路运输安全具有重要意义。数字化X射线照相可以直接获取含有缺陷的铸件图像,成像速度快。但人工目测图像检测法不仅耗时费力容易疲劳,而且依赖于检测人员的经验。研究自动化检测方法实现图像缺陷的实时检测具有重要的意义。铸件图像中疏松缺陷形状复杂,可以分为树枝状、羽毛状和海绵状等,也可能是多种不同形状疏松缺陷的组合,这增加了检测识别的难度。发展基于深度学习的铸件数字化射线照相的疏松缺陷检测和识别方法。首先,对铸件数字化射线照相的原始图像进行一系列的预处理,采用引导图像滤波结合分数阶微分对图像进行增强,利用图像标注软件标注增强后的图像,得到标注数据集;然后,将标注数据和含有不同等级的疏松缺陷图像输入到YOLACT深度学习网络中,进行训练和测试。测试结果表明:该方法对单幅图像的平均检测时间为1.48 s,疏松缺陷的平均检测率为60.56%。该方法可快速检测出铸件疏松缺陷的等级和类别,为实时检测工业铸件缺陷提供一种辅助解决方法。
- 李小利曾理
- 关键词：图像处理
- 综合CV和Facet模型的裂纹边缘检测被引量：2
- 2011年
- CV模型能检测到连续封闭的裂纹边缘,但边缘的定位精度不高,Facet模型定位裂纹边缘的精度高,但不连续。针对上述问题,研究了一种综合CV和Facet模型的算法。该算法利用CV模型进行边缘检测,在CV边缘点的附近运用Facet模型进行检测,将两种方法分别获得的边缘点进行融合得到连续封闭且定位准确的边缘。将该算法应用于工业CT图像的裂纹边缘检测中,实验结果表明该方法是有效的。
- 向才兵曾理
- 关键词：边缘检测CV模型FACET模型
- 小波分析在ICT中的应用
- 该文的工作主要分为以下几个方面:(1)研究二维母小波函数与其一维投影函数的关系,从一维母小波函数反投影构造二维母小波函数;(2)研究从ICT图象探测边缘的小波方法,并导出从ICT投影数据探测边缘的小波方法;(3)研究用多...
- 曾理
- 关键词：小波函数ICT图像小波方法
