基于改进共轭梯度法的ERT图像重建

针对电阻层析成像(ERT)图像重建中灵敏度矩阵的病态特性导致共轭梯度法的收敛率低的问题,提出了改进的共轭梯度算法,ERT图像重建前先对数据进行归一化预处理,将解空间映射到Krylov子空间中,再通过共轭梯度法求解低维子空间中的反问题。分别利用共轭梯度法、预处理共轭梯度法和改进共轭梯度法对典型的气水两相流模型做了仿真实验。实验结果表明,改进共轭梯度法能够提高重建图像的质量,并且相对于其他算法,降低了计算时间。     

基于遗传算法的组合ERT图像重建算法研究

针对目前电阻层析成像图像重建算法存在成像精度较低的问题,以及为了满足应用于多相流领域的精度要求,提出一种基于遗传算法的组合算法,将线性反投影算法、修正的牛顿-拉夫逊类算法与区间剖分引入遗传算法种群初始化操作中,同时为了改善单纯遗传算法局部搜索能力差与未成熟收敛的问题,将粒子群算法引入遗传算法变异操作中。实验结果表明组合算法效果明显优于线性反投影算法,修正的牛顿-拉夫逊类算法,有效克服了遗传算法早熟收敛现象,提高了成像精度。     

非完整ERT数据的两相层状流分布图像重建

针对电阻层析成像在气液两相层状流测量中会有电极被气相覆盖,无法正常重建图像的问题,提出基于有效数据和基于敏感场重建的两种气液两相层状流分布重建解决方法。基于有效数据直接重建方法是采用边界测量数据的幅值判断方法确定失效电极的数目和位置,进而对原始测量数据进行筛选,保留正常的测量数据对整个测量区域进行图像重建。基于敏感场重建的方法,是在判断出失效电极之后,将层状流的流动状态作为一种先验信息,去除失效电极包围的区域,图像重建只在有效电极包围的区域进行,从而减少了未知量的数目,期望达到提高重建图像的空间分辨率的目的。仿真与层状流实验结果证明了两种方法的有效性。     

基于改进正则法的ECT图像重建算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,其解是不稳定的。为获得良好的重建效果,需要采用既保证解的稳定性且又能提高重建图像质量的算法。本文提出了一种新的图像重建算法。在分析标准Tikhonov正则法的基础上,针对ECT逆问题的病态性进行改进,并推导出两步图像重建算法：第一步利用标准Tikhonov正则法的计算值获得权矩阵的估计;第二步采用本文所推导的改进Tikhonov正则法获得最终的重建图像。数值实验表明,该算法所获得的图像重建质量得到了明显的提高,且该算法无需迭代,保证了算法实时性。     

基于改进信赖域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,提出了一种改进信赖域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,推导出了求解ECT反问题的信赖域算法的计算步骤,同时利用BFGS公式对迭代过程中产生的Hesse矩阵进行校正。在此基础上对信赖域算法的收敛性进行了分析和证明,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,和LBP、Landweber和共轭梯度算法相比,对于简单流型该算法兼备成像质量高、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的方法。     

基于灵敏度分析的改进遗传算法

基本遗传算法局部寻优效率低,而且易于早熟,因此提出了一种基于灵敏度分析的改进遗传算法,该算法利用目标函数的导数信息指导个体向更优解进化;同时在算法中结合了小生境技术,既保证了种群中个体的多样性以克服早熟,又能够保留下最优解;最后对Shubert函数进行仿真试验,对曲柄摇杆机构进行实例优化,结果表明该算法能有效地提高搜索能力和解的精度,加快收敛速度。     

基于互易原理磁感应成像中灵敏度矩阵的计算

磁感应成像(MIT)是一种利用线圈传感器重建所测物体内部电导率分布的成像方法.MIT中的灵敏度矩阵为所测感应电压对物体电导率变化的函数,是反演成像的关键.基于有限元方法和互易原理,提出一种有效计算MIT灵敏度矩阵的方法,在所建立测量模型基础上,运用该方法进行了实验与分析.实验结果表明,该方法可以快速求解MIT中的灵敏度矩阵,应用在高斯一步牛顿算法中可以实现图像重建,为MIT逆问题提供了更有效的解决方案.     

改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建

为了进一步提高遥感图像超分辨效果,提高超分辨重建速度。针对以往稀疏超分辨算法中更容易丢失边缘信息和引入噪声的问题,本文改进了特征提取算子,以对称近邻滤波(SNN)代替高斯滤波,重点解决特征空间中的字典学习问题。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率遥感图像进行7×7分块,生成字典训练样本。然后,建立连接高、低分辨率图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典学习过程中的稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,进行遥感图像超分辨稀疏重构。实验结果表明:与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,本文算法得到的超分辨重建遥感图像的主观效果更好,恢复出更多的地物细节信息;客观评价参数峰值信噪比(PSNR)提高约1.7dB,结构相似性(SSIM)提高约0.016。改进的稀疏表示超分辨算法可以有效地提高遥感图像超分辨效果,同时降低重建时间。     

改进遗传算法的ERT有限元模型拓扑结构优化

为了提高电阻层析成像逆问题精度,利用基于区间算法与粒子群算法的改进遗传算法,优化有限元模型拓扑结构.以模型每一层半径为变量(最外层除外),分别以有限元平均质量、敏感场均匀分布时模型均方根值的倒数以及两者的乘积为适应度函数,并引入三角形最长边与最短边的比值作为惩罚函数.仿真与实际实验结果表明,相比传统按等间隔原理剖分的有限元模型及其改进模型,优化后的模型能有效提高逆问题的精度,且以敏感场均匀分布时模型均方根值的倒数为适应度函数效果最理想.     

改进的天文斑点图像高清晰重建方法

由于受大气湍流的影响,利用地基光学望远镜获取的天文目标图像会发生严重的模糊或降质。解决这一问题的主要途径之一就是斑点成像技术,该方法利用短曝光"冻结"大气,获取天文目标的斑点图再经后处理重建高清晰图像。本文将动态支持域约束的思想与广义极大似然估计重建算法相结合,提出一种改进的基于广义极大似然原理的天文图像高清晰重建算法。该算法创新性地提出了动态支持域约束的思想,在代价函数中增加了非线性滤波项,它可以对上一次的迭代结果进行非线性处理,根据阈值自动调整目标的支持域,使支持域随着迭代次数的增加实现动态调整,克服了已有算法在整个迭代过程中支持域不变的缺点,使得该算法也可对扩展目标实现高清晰重建。实验结果表明,该算法不仅对点源天文星体短曝光图像实现了高清晰重建,而且将模拟扩展目标图像重建结果的峰值信噪比提高10%以上,对自适应光学长曝光图像也有较好的恢复效果。     

基于模态灵敏度分析的客车车身改进

为提高某轻型客车NVH性能,针对其低阶模态固有频率过低的问题,运用模态灵敏度分析方法,获知了前三阶柔性模态固有频率与车身质量分别对板厚的灵敏度,通过对关键零部件形貌优化和厚度调整,对白车身结构进行了改进。仿真分析表明,客车白车身的前三阶柔性模态固有频率有了明显的提高,而白车身增加的质量甚少。     

改进传递矩阵法计算转子系统不平衡响应和灵敏度

提出了一种基于传递矩阵和参数匹配相融合的改进传递矩阵方法。新方法将转子系统分成多个子系统 ,对各子系统建立传递矩阵模型 ,然后利用各子系统在结合面处参数匹配条件建立系统不平衡响应求解方程。这种方法克服了传统传递矩阵方法的缺点 ,并且可以非常方便地用来分析多跨或多转子系统振动特性。给出了不平衡响应灵敏度的计算方法。     

电磁层析成像灵敏度矩阵实验测试方法

灵敏度矩阵是电磁层析成像系统图像重建的先验信息,它反映了电磁层析成像系统在重建截面内微小测试单元逐个放入扰动物质后检测输出值的变化。为实现较为精细的图像重建效果,通常将截面剖分成数量较多的微小单元,用于灵敏度计算和重建结果表达,所以电磁层析成像灵敏度矩阵一般依靠电磁场有限元仿真计算正问题的方法获得。但有限元仿真的正问题模型难以与实际模型完全一致,导致图像重建的先验信息不准,从而影响重建效果。区别于传统研究方法,设计了灵敏度矩阵的实验测试方法,应用精密电动平移台驱动测试试样,使试样按照有限元软件对截面剖分的单元坐标自动逐个测试,最后应用测试结果合成重建所需灵敏度矩阵,图像重建结果证明了该方法的有效性。     

改进的灵敏度矩阵法在离轴望远镜装调中的应用

为了在较大失调范围内准确求解离轴梅逊式无焦卡塞格林望远镜元件的失调量,提出了基于改进的灵敏度矩阵模型的计算机辅助装调方法。分析了传统灵敏度矩阵法的原理及局限性,并在传统方法的数学模型中加入二次修正项,对传统计算机辅助装调技术进行了改进。针对离轴望远镜系统,分析了次镜失调状态下系统的像差特性,分别采用改进模型和传统模型对系统失调量与像差间的映射关系进行近似,并对失调望远镜系统进行仿真装调。仿真装调结果表明:在次镜偏心为±8mm、倾斜为±1.5°的失调范围内,传统方法计算得到的次镜x、y、z偏心量和α、β倾斜量均方根误差分别是:2.689mm、2.494mm、0.194mm和0.500°、0.525°;而改进方法对应的计算结果为:0.404mm、0.323mm、0.047mm和0.064°、0.065°,显示改进后的灵敏度矩阵方法的失调量求解准确度大幅优于传统方法。最终,采用改进方法对望远镜进行装调,得到了轴上视场波像差(均方根值RMS)为0.056λ(λ=632.8nm),边缘视场波像差RMS均优于0.1λ的良好装调结果。得到的结果满足设计要求。     

基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割

针对灰度不均匀、对比度低、边缘信息较弱的图像中的手指静脉纹路提取问题,提出了一种基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割方法。该方法首先将高斯滤波器的二阶导数与原图像卷积得到了各像素点的Hessian矩阵,通过Hessian矩阵的迹初次滤除了非静脉区的像素点,接着求出了余下像素点Hessian矩阵的特征值,利用静脉区特征值所要满足的条件二次滤除非静脉区像素点,最后选取了多尺度下静脉区各像素点的最大特征值作为输出特征值,将区间内所有尺度下的特征值图进行了融合,经过二值化处理、形态学滤波处理得到了手指静脉纹路。研究结果表明,该算法能够较完整地提取宽度不一的手指静脉纹路,将静脉区域和非静脉区域分开,伪静脉像素点较少;同时,不需要遍历所有像素点的Hessian矩阵求其特征值,手指静脉图像分割速度比未优化静脉纹路提取算法快了0.036 5 s。     

基于矩阵模型的感应式磁声重建算法

感应式磁声成像(MAT-MI)是一种融合磁感应技术和超声断层扫描技术的新型生物电阻抗成像方法,兼具电阻抗功能成像和超声技术高空间分辨率的优点.目前针对声源重建大都采用时间反转法,该方法存在的问题有:求导数后对数据噪声有放大作用;声压的边缘Gibbs效应导致重建图像的伪影重等.为此,本文对已有的格林函数积分解进行离散,提出一种矩阵投影格式,并在此基础上提出一种迭代求解的算法.为了验证新方法的正确性,我们使用电导率具有空间分布3Dphantom模型进行了数值模拟并获得了不同截面处的声压波形.最后使用本文提出的方法由获得的声压重建得到了高精度的声源分布和电导率分布.     

改进正则化半阈值算法的 ECT 图像重建

针对电容层析成像技术应用于工业多相流管道检测时,图像重建中存在的不适定性、病态性问题,提出一种改进正则化半阈值算法。以L1/2范数为惩戒函数,改进求解L1/2范数所用的半阈值迭代算法中的阈值算子,并以加入加速项的Landweber算法解向量为修正向量,引入改进半阈值正则化模型,优化加速Landweber算法。实验的结果表明,改进正则化半阈值算法在重建图像中相关系数平均达0.91,图像误差平均降至0.21,成像速度保持0.04 s。复杂流型辨识中,改进算法比Landweber迭代算法相关系数提高21.67%,相对误差降低37.01%;比Tikhonov正则化算法相关系数提高22.61%,相对误差降低37.08%;比半阈值算法相关系数和误差分别提高14.85%和降低28.26%。结果表明改进正则化半阈值算法对ECT研究有较好应用前景。     

基于全变分法重建光声图像

针对光声成像在实际应用中涉及的采样数据不足,提出了一种基于全变分法的光声图像重建方法。通过计算重建图像的模拟信号与实际信号的残差来更新图像,进行迭代以获取重建图像。在迭代重建的过程中引入压缩传感理论中的全变分法,通过梯度下降法得到全变分最小的图像。通过数值仿真,模拟了在不足采样情况下的图像重建。结果表明,全变分重建法的重建效果比滤波反投影法、反卷积重建算法及代数重建算法等3种方法更好。在30个采样点的情况下,重建图像的峰值信噪比值比上述3种算法的重建结果分别高出30.98,22.09和8.35 dB。另外,仿体实验结果也表明该方法能更有效地避免噪声的干扰。     

基于视觉的焊接图像重建算法研究

利用视觉测量获得焊接图像,如果转换成一维向量,不能精确的得到特征值和特征向量.为了克服上述缺点,提出了一种新的焊接图像重建的方法:基于视觉的焊接图像重建算法研究,这种方法基于二维矩阵而不是一维向量,焊接图像矩阵是基于原始焊接图像矩阵得到一个图像协方差矩阵.经过仿真表明本文算法的均方误差比较小,能够重建出清晰的图像,说明本算法的有效性.     

基于数据融合的ECT图像重建算法

针对固定电极的ECT成像独立测量值较少和因电极位置的影响而导致重建图像失真等问题,提出了基于旋转电极ECT系统模型和数据融合方法来提高重建图像质量。本模型对16电极的ECT模型进行5次旋转,得到的数据采用两种方式进行处理:一是5组数据分别采用线性反投影(LBP)和修正共轭梯度法(MCG)进行重建,再对重建数据进行主分量分析(PCA)的数据融合;二是直接用PCA数据融合再分别进行LBP和MCG图像重建。实验证明:通过增加测量电容数,结合两种数据处理方式可明显提高重构图像质量,降低成像误差。