基于改进ResNet-18网络的电容层析成像图像重建 |
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引用本文: | 张立峰,常恩健.基于改进ResNet-18网络的电容层析成像图像重建[J].计量学报,2023(9):1402-1408. |
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作者姓名: | 张立峰 常恩健 |
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作者单位: | 华北电力大学自动化系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61973115); |
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摘 要: | 为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种基于改进ResNet-18网络的ECT图像重建方法。该网络由多个残差块组成,每个残差块被分组,然后通过组内残差连接,以融合更多的特征尺度。通过MATLAB仿真实验平台构建了流型数据集,利用深度残差网络的非线性映射能力,完成训练集的学习与训练,并利用测试集进行训练效果评价。在此基础上进行了静态实验。仿真与静态实验结果均表明:与LBP、Landweber迭代算法及未改进ResNet-18算法相比,该方法的图像重建质量明显提高,并具有良好的泛化能力。
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关 键 词: | 计量学 电容层析成像 图像重建 深度学习 残差网络 多相流检测 |
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