基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法

针对三维ECT迭代重建时,重建图像中含有大量伪迹且重建迭代次数多的问题,提出一种基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法.该算法融合Landweber迭代算法和模糊阈值滤波技术,在算法迭代过程中采用阈值滤波方式对三维ECT重建图像进行强化伪迹抑制.利用当前图像模糊度量最小属性确定阈值大小,给出了模糊阈值计算公式,并进行了三维图像重建的仿真和实验研究.结果表明,自适应阈值滤波方式能够显著减少重建图像中的伪迹和重建时间,所提算法具有良好的应用潜力.     

基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法

针对三维ECT迭代重建时,重建图像中含有大量伪迹且重建迭代次数多的问题,提出一种基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法.该算法融合Landweber迭代算法和模糊阈值滤波技术,在算法迭代过程中采用阈值滤波方式对三维ECT重建图像进行强化伪迹抑制.利用当前图像模糊度量最小属性确定阈值大小,给出了模糊阈值计算公式,并进行了三维图像重建的仿真和实验研究.结果表明,自适应阈值滤波方式能够显著减少重建图像中的伪迹和重建时间,所提算法具有良好的应用潜力.     

岭估计算法作图像重建的仿真研究

对图像重建的岭估计迭代算法进行了仿真研究，比较了岭迹参数取值对图像重建的影响，在使重建图像均方差最小的情形下，得到了在一定范围内选取岭迹参数的最优值。     

用于油气两相流空隙率测量的电容层析成像量化新算法研究

提出了一种基于Tikhonov正则化原理并组合同步迭代算法(simultaneous reconstruction technique,SIRT)的组合型量化图像重建新算法,Tikhonov正则化原理用于克服图像重建中的不适定性问题并得到初始重建图像,SIRT算法用于对初始图像的迭代改善从而得到最终重建图像,新算法图像重建的质量优于目前常用的滤波线性反投影（FLBP)算法,将新算法应用于油气两相流的空隙率测量表明,提出的量化新算法是有效的,并经实验验证,空隙率测量的最大误差可小于5％,测量时间小于0．25s。     

一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法

利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法．ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率．     

一种反投影模型下的图像重建迭代算法

现有的图像重建迭代算法,通常是基于对投影模型及其几何物理意义的分析形成迭代格式,通过研究投影模型与反投影模型在几何物理意义上存在的相互对应关系,建立了一种反投影模型下的图像重建迭代算法.基于反投影模型中扫描射线和重建点的几何位置关系,引入重建点离散化模型,考察了全体扫描射线对重建点的贡献因子,给出了一种反投影系数矩阵的估计方法,并形成了迭代格式,进而建立了反投影模型下的图像重建迭代算法.数据实验结果给出了反投影模型下的图像重建迭代算法的有效性验证.该算法的成像结果有较好的密度分辨率,有助于进一步研究并构建直接成像的快速实用算法.     

EM算法重建图像的精度分析

EM算法将观测得到的投影值看成不完全数据，合理运用相应的先验知识，以迭代的方法求出图像像素值的极大似然估计．该算法重建的图像比常用的滤波反投影和代数重建等算法得到的精度高．本文用概率统计的方法从理论上较详细地讨论了EM算法重建结果方差的下界，同时推导出实际应用中此方差近似值的一种简单求法．     

无约束最优化图像重建算法研究

在无约束最优化为基础的图像重建问题中,为了提高迭代效率以及重建图像质量,首次提出将变度量法应用到图像重建中.分别给出了变度量法,最速下降法和共轭梯度法的算法描述,并且分析了这些方法的优缺点.变度量法在迭代效率和重建图像质量方面优于其它两种算法.通过模拟实验,分别对这三种算法进行了迭代次数和重建图像质量的比较,结果证明了变度量法的优越性.     

电离层层析成像的一种改进算法

针对电离层层析成像算法中合理选择迭代初始值的问题,提出了一种联合使用乘法代数重建算法和最速下降法的改进算法,将迭代初始值的确定与图像优化重建过程进行统一,克服了乘法代数重建算法对迭代初始值的敏感,初始值的选取较为合理.数值模拟反演结果表明,相对于乘法代数重建算法,该算法有效地提高了电离层层析成像质量.     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

基于自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与理想速度,自适应调整粒子群优化算法中的参数,对成像后图像边界周围的灰度进行补偿.数值实验结果表明,同线性反投影和共轭梯度算法相比,进行边界灰度补偿后的图像兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新思路.     

基于支持向量机的电容层析成像图像重建算法

针对BP重建算法处理由电容层析成像系统所采集的投影数据耗时较多、收敛慢的问题,提出一种基于支持向量机的电容层析成像系统图像重建算法,提高了重建算法的成像速度,从而改善成像系统的整体性能.仿真结果表明,该方法的成像精确度及成像实时性较好.     

基于网格计算的电容层析成像图像重建技术的研究

针对目前电容层析成像系统在处理和解决上,对图像重建实时性的需求还有所欠缺的问题,提出了以网格计算技术为支撑,构建基于网格技术的图像重建系统,将分布的计算机资源组织协调起来共同解决科学与工程问题.这一技术提高了图像重建结果的处理速度,解决了单从算法优化角度无法解决的实际应用问题.     

三项共轭梯度的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的＂软场＂效应和病态问题,提出了一种三项共轭梯度的新电容层析成像算法.在分析电容层析成像基本原理的基础上,给出了三项共轭梯度法的迭代公式和计算步骤,并探讨了ECT应用该算法的可行性,算法满足收敛条件且重建图像误差小.仿真和实验结果表明,同LBP和普通共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点.     

电容层析成像RBF神经网络图像重建算法的改进

RBF神经网络图像重建算法在电容层析成像系统中应用广泛,它较好地克服了ECT系统的软场特性、强非线性和不适定性,其成像时间和成像精确度比其他算法都有很多改善.本文从有限元场域剖分、数据归一化和神经网络输入层角度对该算法进行了相关改进.仿真实验结果证明,改进后的算法有着更好的成像时间和成像精确度.     

电容层析成像技术及发展现状

电容层析成像技术是80年代中后期形成和发展起来的一种基于电容传感机理的过程成像技术,叙述了电容层析成像技术的工作原理,针对传感器系统设计、微小电容测量、图像重建算法等关键技术进行分析,并阐述其发展现状。     

一种分解型Quasi-Newton电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中的"软场"效应和病态问题,在分析电容层析成像和QuasiNewton算法原理的基础上,基于非线性最小二乘的成像原理,提出了一种新的分解型Quasi-Newton电容层析成像算法,推导出了求解ECT反问题的分解型拟牛顿图像重建算法放的计算步骤,同时利用信赖域公式对目标函数的Hessian矩阵进行校正.仿真实验表明,基于分解型拟牛顿方法具有可行性,对于基本流型该算法与LBP算法相比,具有成像质量高和边界均匀稳定的特点,为ECT图像重建的研究提供了一个新的思路.     

成像流型辨识算法

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.     

基于RBF神经网络的电容层析成像图像重建算法

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RBF神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法.该神经网络采用改进的自适应遗传算法,优化选取隐层神经元的中心和宽度,用Tikhnov正则化方法训练网络权值.12电极的电容层析成像系统的仿真实验结果表明,该方法能明显改善成像质量,成像精确度较好,证明了该方法的有效性.     

基于基函数逼近和卡尔曼滤波的温度场重建

为了提高声学CT复杂温度场重建能力,提出一种基于基函数逼近和卡尔曼滤波的温度场重建算法.利用Markov径向基函数的线性组合逼近被测区域内的声速分布,并使用卡尔曼滤波根据多路径声波飞行时间数据重建出声速分布,进而利用声速与温度的关系得到温度分布.分别采用Markov径向基函数Tikhonov正则化法、最小二乘法和BFAKF算法对4种典型的三维模型温度场进行了无噪声和有噪声仿真数据重建.重建结果表明,BFAKF算法的重建结果优势明显,具有更好的复杂温度场重建能力.