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。     

Chebyshev神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

针对目前电容层析成像系统图像重建分辨率不高,精确度低的问题,提出了一种新的采用Chebyshev神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法。该神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。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,实验结果证明该方法能明显改善成像质量,进而证明了该方法的有效性。     

基于CNN的强噪声干扰下C扫成像检测方法

在C扫成像检测中,若A扫信号中含有与缺陷回波幅值相当的强噪声干扰,则闸门方法无法正确成像。针对这一问题,提出了一种新的卷积神经网络模型架构,对缺陷A扫信号进行识别,实现了强噪声下的C扫成像检测。网络架构中采用了残差模块,使得利用深层卷积神经网络提取更加抽象特征成为可能;同时在训练中采用了Focal Loss损失函数和联合准确率克服了训练集类别不平衡的影响,有效调高了分类准确率。实验结果表明,在强噪声干扰下,该方法的A扫信号分类识别准确率接近100%,较传统闸门方法提高了20%以上,实现了高质量、高精度的C扫成像。     

用神经网络实现煤岩成分分析

该文介绍了一个基于煤岩反射率分布并使用神经网络进行煤岩成分分析的方法。该方法利用神经网络在优化计算方面的强大功能,同时又考虑到煤岩分析系统的快速性和稳定性,设计了一个资源开销很小、拓扑结构比较简单的神经网络和与之相适配的快速算法来确定煤种比例,实验表明该方法的分析结果和分析速度均令人满意。该方法对于各种混合物质通过显微成像进行成分分析有一定的参考价值。     

基于径向基函数的多帧图像超分辨重建算法

神经网络具有强大的非线性学习能力,基于神经网络的多帧超分辨重建方法获得了初步研究,但这些方法一般只能应用于帧间具有标准位移的控制成像情形,难以推广应用到其他实际情况。为了将神经网络强大的学习能力应用到非控制成像多帧超分辨重建中,以获得更好的超分辨效果,提出了一种利用径向基函数(RBF)神经网络进行解模糊的算法,并将其与多帧非均匀插值结合起来,形成了一种新的两步超分辨算法。仿真实验结果表明,该算法的结构相似度为0.55~0.7。该算法不但扩展了RBF神经网络的应用范围,还获得了更好的超分辨性能。     

基于径向基函数的多帧图像超分辨重建算法

神经网络具有强大的非线性学习能力,基于神经网络的多帧超分辨重建方法获得了初步研究,但这些方法一般只能应用于帧间具有标准位移的控制成像情形,难以推广应用到其他实际情况。为了将神经网络强大的学习能力应用到非控制成像多帧超分辨重建中,以获得更好的超分辨效果,提出了一种利用径向基函数(RBF)神经网络进行解模糊的算法,并将其与多帧非均匀插值结合起来,形成了一种新的两步超分辨算法。仿真实验结果表明,该算法的结构相似度为0.55～0.7。该算法不但扩展了RBF神经网络的应用范围,还获得了更好的超分辨性能。     

单目摄像机标定方法的研究

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。     

应用BP神经网络进行成像误差修正

成像误差修正是摄像机标定中的一个重要的环节，而传统的像差修正方法计算复杂。提出了一种基于BP神经网络的修正成像误差的算法，建立两个神经网络分别对δu与δv进行最佳函数逼近。仿真实验结果证明利用神经网络的非线性逼近能力无须建立精确的数学模型即可提高精度，而且比传统的方法更加简单易行。     

基于径向基函数神经网络在非地震数据中的应用

针对径向基函数（RBF）神经网络的非线性特点,利用已控点来训练RBF网络,而达到预测未知非地震数据控点的目的。综合已知点和预测控制点,把得到的规则数据体大致对应相应空间进行排布用以全空间成像,最后利用相关软件对处理后的非地震数据进行了三维数据的成像,从而可以显示全息的三维信息,该方法显示出很强的处理问题的能力,同时该仿真结果也表明了该方法的有效性和可行性。     

基于图神经网络的自闭症辅助诊断研究综述

自闭症谱系障碍是一种复杂的神经系统发展障碍疾病,截至目前其病因尚不明确。图神经网络作为非欧几里得空间深度学习的重要分支,在处理图结构数据的相关任务中取得优异表现,为医学领域的成像和非成像模式的集成提供了可能,因此利用图神经网络进行自闭症等脑部疾病神经成像诊断逐渐成为研究热点。阐述传统机器学习方法在自闭症疾病预测中应用,介绍图神经网络的基本分类,按照图中节点与边关系的建模方法,从基于人群图和基于个体图两个角度对图神经网络在自闭症辅助诊断中的应用进行梳理和分析,并归纳现有诊断方法的优劣势。根据目前基于图神经网络的自闭症神经成像诊断的研究现状,总结了脑神经科学领域辅助诊断技术面临的主要挑战和未来研究方向,对于自闭症等脑部疾病辅助诊断的进一步研究具有指导意义和参考价值。     

基于模糊阈值分割的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)技术是近年来发展较快的过程成像技术之一,图像重建算法是其应用的关键。但由于ECT的软场特性,重建的图像往往具有边界模糊效应。提出一种基于模糊阈值的ECT图像重建方法。该方法采用Landweber法进行图像重建,引入模糊阈值法确定重建图像的最佳阈值。采用仿真实验对该方法进行了验证,结果表明:该方法重建图像精度较高,具有较大的实用价值。     

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.     

平行断层轮廓线的RBF隐函数曲面造型

将基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF)的隐函数插值技术应用于平行断层轮廓线的曲面造型，由于RBF造型方法以曲面能量最小化为目标，因此能够生成较为光滑的曲面，其缺点是计算量较大，文中提出以分段进行曲面重构的局部RBF技术来降低问题的规模和复杂度，并提出相应的快速隐函数多边形化的算法，实验结果表明，该算法是一个较实用的造型方法。     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。     

径向基神经网络重建自由曲面的探讨

提出了采用神经网络重建自由曲面的方法,建立了用于曲面重建的径向基函数神经网络模型,提出并论证了神经网络用于密集散乱点曲面重建的方案,与常规的重构方法对比,分析了其优点和关键技术,着重讨论了径向基函数神经网络模型,仿真实验表明：采用二层的径向基函数网络,对单个曲面片的拟合精度和网络训练速度大大优于ＢＰ网,完全满足实用要求,具有一定的理论与实用意义。     

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。     

基于改进FOCUSS算法的电容层析成像算法研究

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题求解的病态性和不适定性,在压缩感知(compressed sensing,CS)的基础上,提出一种改进FOCUSS的ECT重建算法。采用离散余弦变换(DCT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理,在使用正则化FOCUSS算法求解的过程中引入拟牛顿法逼近求解中间稀疏变量,以提高信号重构的准确性。仿真实验结果表明,同LBP、Tikhonov和Landweber和FOCUSS算法相比,改进的FOCUSS算法能够有效区分物场中的不同介质,改善图像过度平滑的问题,减小图像误差至0.23,提高图像相关系数至0.80,具有更好的成像效果,为ECT图像重建算法的研究提供新的思路。     

嵌入式电容层析成像系统软件平台的构建

针对电容层析成像(ECT)系统体积大,成本高等缺点,开发了基于ARM9处理器的低成本嵌入式电容层析成像(ECT)系统;该系统以嵌入式Linux系统作为软件开发平台,采用MiniGUI实现图形用户界面操作并对整机进行控制;系统采用八电极ECT传感器作为测量装置,在文章构建的嵌入式ECT系统平台上采用LBP算法实现图像重建;实验结果表明该嵌入式系统运行稳定,能实现图像重建,并具有体积小、功耗低、使用简便等特点,目前已应用于ECT实验数据的测试和分析中。     

电容层析成像技术的研究现状综述

详细介绍了电容层析成像（ECT）技术的近期研究进展。在简要介绍电容层析成像系统原理的基础上,重点总结了ECT技术的研究现状,包括ECT硬件、图像重建算法和应用研究等。同时,指出ECT技术发展中面临的微弱电容检测、软场特性、图像重建、标定、传感器设计、数据通信和多模态等方面的挑战,并指出了努力的方向。