电容层析成像系统三维图像重建的研究

探讨了电容层析成像(ECT)系统中利用二维断层图像进行三维表面重建并由三维图像求取两相流中离散相体积和观察其空间位置的方法。首先对二维断层图像序列进行轮廓抽取和细线化，然后进行轮廓匹配和轮廓插值并进行表面重建。初步的仿真结果表明，使用的三维重建算法简单、重建精度高、成像速率快。     

基于双循环改进landweber电容层析成像图像重建

针对电容层析成像(ECT)技术中反问题(即图像重建)的不适定性,以8电极电容层析成像系统为对象,在分析Landweber算法原理的基础上,根据Frozen Landweber 迭代法,将基于权重因子的landweber算法进行内外双循环,获得一种迭代次数较少、收敛速度较快、重建图像质量较佳的改进算法,并将改进算法应用于ECT图像重建。数值仿真结果表明,对各种流型,改进算法在重建图像的客观评价指标及主观效果上均有明显改善,且对初值具有不敏感性,体现其实际应用价值。     

改进Landweber电阻层析成像图像重建算法

为了克服电阻层析成像系统不适定性的影响,提高图像重建质量,提出一种改进Landweber电阻层析成像图像重建算法。利用基于粒子群算法的改进遗传算法,对敏感场均匀分布时灵敏度矩阵进行预处理,降低其条件数,改善其病态性,并应用于两相流典型流型图像重建。仿真实验结果表明,改进算法可将敏感场均匀分布时灵敏度矩阵条件数降低98.15%,有效提高了图像重建质量。     

电容层析成像图像重建的新算法

对采用RBF神经网络的8电极电容层析成像系统的图像重建的方法进行了探讨。该神经网络采用遗传算法结合传统的最近邻聚类方法进行学习。仿真实验结果表明,该方法的成像精度及成像实时性较好。     

改进敏感场的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中敏感场的“软场”特性,提出了一种基于成像敏感场灵敏度均值滤波的Landweber图像重建算法。该算法是通过模板卷积的方式对敏感场灵敏度进行邻域平均,降低靠近极板区域的灵敏度,提高管道中心区域的灵敏度,部分消除了因敏感场不均匀对图像重建质量的影响,提高图像重建精度。仿真结果表明,该算法在图像重建精度和收敛速度上均优于传统的Landweber图像重建算法。     

基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法

提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中.采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建.仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法.本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段.     

基于改进粒子群优化的电容层析成像图像重建算法

Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。     

电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究

为使电容层析成像(ECT)技术应用于多相流参数在线测量,有效提高其图像重建精度与速度是该技术的关键,也是国内外学者的研究热点。对ECT技术图像重建算法原理进行了分类叙述,在此基础上,综述了ECT技术图像重建方法近期研究成果,提出了进一步研究的方向和内容。     

电容层析成像图像重建算法研究

图像重建算法是电容层析成像系统的关键技术之一,是改善重建图像质量的重要因素.在正则化的基础上提出了一种基于QR分解的电容层析成像算法,该方法首先将离散化和线性化处理后的电容层析成像物理模型进行Tikhonov正则化处理,然后将QR分解的思想引入电容层析成像方程中求解出初始图像,然后再对初始图像进行优化修正提高重建图像质量.成像结果表明,图像重建结果与实际相符,图像质量得到了改善.     

电容层析成像系统图像重建算法的研究

本文利用Tikhonov正则化和奇异系统理论,分析了引起电容层析成像系统逆问题不适定性的根本原因是由于敏感场矩阵小奇异值的存在。针对一般Tikhonov正则化方法将所有的奇异值都采取同一正则化参数修正带来的误差,本文将小奇异值对应的项设定正则化参数,而舍去零奇异值对应向量,既减少了误差又加快了速度。例算结果表明,用本文方法重建图像,比其它如线性反投影算法(LBP)、Landweber迭代法及一般Tikhonov正则化算法,都有一定程度的改善。     

电容层析技术对BP网络图象重建研究

介绍了电容层析技术的基本原理，研究了基于ＢＰ网络的电容层析成像方法，提出了成像的网络模型及其实现步骤，并给出了实验结果，结果表明该方法能够快速和较高精度地重建断层图象。     

电容层析技术中BP网络图象重建研究

介绍了电容层析技术的基本原理，研究了基于ＢＰ网络的电容层析成像方法，提出了成像的网络模型及其实现步骤，并给出了实验结果。结果表明该方法能够快速和较高精度地重建断层图象。     

ECT系统中三维图象重建的研究

论文讨论了在ECT系统中利用二维断层图象进行三维表面重建的方法。首先对二维断层图象序列进行抽取轮廓、细线化、轮廓线追踪处理;然后对两相邻断层图象进行轮廓匹配;在两层已知(重建)图象轮廓中间插入若干个插值图象时采用同经度方向位置校准轮廓加权平均方法获得插值轮廓;最后在相邻的已知轮廓或插值轮廓采用最短对角线法进行三角片表面重建。仿真结果表明,利用上述方法可以较好地重建物体的三维表面。     

电阻层析成像系统敏感场特性分析及图像重建

电阻层析成像系统敏感场受多相流介质分布的影响,敏感场分布数据作为图像重建所需的先验数据必须通过理论计算的方法得到.为了提高重建图像质量,对敏感场分布进行分析是非常必要的.在分析电阻层析成像的基本原理的基础上,采用有限元的方法建立了敏感场的数学模型,通过对敏感场场域的分析,研究了影响敏感场分布的因素及规律,完成了敏感场分布计算及可视化仿真.依据敏感场的计算结果,提出了一种基于多项式加速的ERT图像重建算法,给出了算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.仿真实验结果表明,敏感场有限元模型是正确的,图像重建算法兼备成像质量高及收敛速度快等优点,为ERT图像重建算法的研究提供了一个新方法.     

电容成像对未知对象的图像重建

本文探讨了电容层析成像技术用于两相流检测中对未知介电常数对象的图像重建的方法.提出采用一次仿真校验法对管内分别充满高、低介电常数介质进行仿真校验,并结合迭代算法实现对未知介电常数对象的图像重建.仿真和实验结果表明,该法能较好的重建未知介电常数对象的图像.     

用于两相流电容层析成像系统中的图像重建算法

图像重建算法研究和增加投影数据是改善图像重建质量的两个重要方面。由于目前在ECT系统中存在着一种基于奇异值分解（SVD）的图像重建算法,此算法中的奇异值将对应图像重建矩阵中很大的对角线元素,从而导致伪逆很不稳定。因而讨论了改进的基于奇异值分解（MSVD）的图像重建算法,该算法是用改进奇异值分解方法求出图像重建矩阵。仿真及实验结果均表明该算法是一种实时的、重建图像质量优于SVD。     

类支集神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对密闭容器中气-固两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。将基于新型类支集函数的神经网络算法（NSSN）,应用于ECT系统图像重建算法中,使得图像重建算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了划分子网络的改进方法。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果验证了改进后的方法弥补了大规模神经网络运算速度慢的不足,可以简化神经网络的结构,减少神经元的规模,为电容层析成像系统图像重建提供了新的思路。