基于贝叶斯理论的电容层析成像图像重建迭代算法

提出了一种基于贝叶斯理论的电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建算法。与现有的ECT图像代数重建算法不同,该算法将介质分布的先验信息和噪声信息等统计信息引入到ECT图像重建中。文中针对5种典型介质分布进行了数值仿真实验,结果表明该算法对于两相流中不同的介质分布均具有良好的适应性。迭代步数和先验概率的协方差取值对图像重建结果有较大影响。在迭代过程中,该算法所需的增益矩阵的更新不依赖于输入,因而可以离线预先计算,从而减小图像重建的计算压力,提高该算法重建速度。     

利用多准则Hopfield网络对ECT进行图像重建

针对电容层析成像技术中图像重建质量较差的问题,提出一种基于多准则Hopfield网络模型的电容层析成像的改进图像重建算法。首先分析了ECT图像重建和Hopfield网络的基本原理,然后根据ECT图像重建的特点确定了4种准则函数:图像熵、测量电容和估计电容的误差平方和、重建图像的局部非均匀性函数和总变差,并将这4种准则函数引入Hopfield网络的能量函数中,由此推导出Hopfield网络的动态方程,在此基础上得到ECT图像重建迭代算法,最后通过仿真实验对所提方法进行了验证。仿真实验结果表明利用此方法获得的重建图像误差和相关系数比LBP算法和Landweber迭代算法得到的相应指标要好。由此可见,该方法是一种有效的、精确度较高的ECT图像重建方法。     

基于敏感场变换的电容层析成像图像重建算法研究

快速而又具有一定精度的图像重建算法是电容层析成像(ECT)技术的关键。本文采用有限元方法,通过对敏感场机理的分析,提出一种基于敏感场变换的ECT图像重建新算法,通过对敏感场进行变换来提高电容传感器在管道中心区域的灵敏程度,从而提高管道中心区域的图像重建精度。该算法应用敏感场信息的部分数据和全部数据分别进行一次图像重建,将2次重建得到的图像进行组合得到最终重建图像。仿真和实验表明该算法能够快速而又较高精度的重建出两相流断层图像,尤其是在管道中心区域,图像重建精度有了较大提高。     

电磁层析成像图像重建算法

电磁层析成像因其非侵入性、安全性能佳和速度快等特点在多相流在线检测中具有良好的发展前景,电磁层析成像中的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进展,灵敏度系数法,线性反投影(LBP)法,Tikhonov正则化法及ART法,同步代数重建法(SIRT)算法,Newto-Raphson法,Landweber迭代法等等。此外,对神经网络等新出现算法在EMT图像重建中的应用取得了一定的成果。本文对各种算法作了一定的评述。     

基于改进极小范数解的电容层析成像图像重建算法

提出了一种新的电容层析成像图像重建算法。在分析极小范数解的基础上，针对电容层析成像(ECT)逆问题的特点，利用正则技巧对其进行改进，并利用奇异值分解定理分析了这种改进的数值稳定作用。在此基础上，利用加权技巧建立新的目标泛函进一步改进极小范数解，并在求解该泛函的过程中采用正则技巧确保数值解的稳定性。数值实验表明，该算法是有效的，能够有效地克服ECT图像重建的数值不稳定性；而且该算法计算直接、无需任何复杂的技巧；就该文所考察的重建对象而言，其图像重建质量好于线性反投影算法(LBP)、标准Tikhonov 正则法和投影Landweber迭代法。从而为ECT图像重建提供了一种新的有效方法。     

基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术是一个复杂的非线性问题,针对图像重建问题的病态性,提出了基于小波神经网络的图像重建算法。利用主成分分析法对输入变量(电容测量值)进行降维处理,利用小波神经网络建立电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射。小波神经网络的神经元激励函数由伸缩和平移因子决定的小波基函数,采用BP算法对网络进行训练,并引入学习率与动量因子的自适应调整方法以加快网络训练的收敛速度。实验结果表明,与典型的反投影及Landweber迭代算法相比,该算法所构图像质量有明显改善。     

基于改进Runge-Kutta型landweber的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像(ECT)技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种改进的RungeKutta型landweber的电容层析成像算法。在分析ECT系统基本原理的基础上,推导出了解决电容层析成像问题的改进Runge-Kutta型landweber算法的数学模型,并采用迭代误差的单调性对算法的收敛性进行了分析。在此基础上探讨了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,该算法和LBP、landweber、最速下降法和共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、稳定性好等优点。     

基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究

采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算，并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法．该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解，能以较高的精度重建两相流体的断层图像，为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。     

代数重建算法在重建运动弧根电流密度分布中的应用

在一般分离极板法测试弧根线性电流分布的基础上,提出多角度狭缝分离电极的方法。分别使用7种角度狭缝的分离电极测试了在空气条件下,380 A直流下阴极弧根在7个不同方向的电流分布。应用代数重建算法(algebra reconstruction technique,ART)重建了2-D弧根电流密度分布。实验结果表明：多角度狭缝分离电极法结合ART算法是获得运动弧根电流密度分布的一个可行且有效的方法。     

基于MOR两相流电容层析成像图像重建

在电容层析成像系统（ECT）的研制中，普遍采用线性反投影法（LBP）进行图像重建，但LBP产生的图像模糊现象难以消除，通过引入基于模型的重建算法（MOR），利用计算机仿真的方法进行图像重建，可很好消除模糊效应，为流型辨识提供有效的途径。     

一种改进的梯度加速Landweber算法及其在ECT图像重建中的应用

图像重建算法是电容层析成像技术(electrical capacitance tomography,ECT)在工业应用中的关键.Landweber迭代算法在图像重建的精度和速度上取得了较好的折衷性,但其收敛速度较慢,且迭代后期具有不稳定性,无明确的迭代停止准则.提出一种改进的梯度加速Landweber迭代算法,依据级数...     

EMT用于金属结构裂纹图像重建的仿真研究

针对港口企业对港机探伤可视化的需求,进行了电磁层析成像(EMT)技术用于港机金属结构裂纹成像的仿真研究。Landweber迭代算法是一种常用的经典图像重建算法,但用于EMT金属结构探伤成像中则多有不足。为了提高图像重建质量,首先对经典Landweber算法进行了改进,根据传感结构的特点定义了图像重建的"感兴趣区域",通过裂纹定位、移位等过程使其位于"感兴趣区域",然后再进行Landweber图像重建;这种改进后的Landweber图像重建效果较好,但缺点是不能一次成像。然后,基于金属结构裂纹稀疏分布的特性,采用一种稀疏重建方法,即子空间追踪(SP)算法对裂纹进行图像重建,仿真结果表明,SP算法在图像重建质量、算法鲁棒性等方面明显优于经典Landweber算法,且重建过程耗时短,可以一次成像。     

自适应加权的多特征融合ECT图像重建算法

为了解决电容层析成像(electrical cpacitance tomography, ECT)图像重建中电容值与介电常数这一非线性病态问题,提出一种自适应加权的多特征融合(adaptive weighted multi-feature fusion, AWMF) ECT图像重建算法,利用网络模型拟合电容张量和介电常数的非线性映射关系。首先,在网络模型中采用密集卷积网络(DenseNet),不仅缓解梯度消失现象,还融合不同通道的特征信息;添加挤压激励网络(squeeze excitation network, SENet)自适应调整特征通道的权重,用以提取不同通道的关键特征,提高重建图像的精度。其次,构建树形聚合结构（tree aggregation structure network, TASN）网络模块,扩大感受野并提取丰富的多尺度特征信息,消除普通卷积所带来的伪影现象。在COMSOL5.3软件上建模仿真后,通过MATLAB2014a对图像进行重建。实验结果表明,重建图像误差系数降低至0.0256,相关系数提高至0.9717,与传统算法和CNN算法相比,具有更高的图像重建质量。     

基于声学CT重建炉膛二维温度场的仿真研究

为了实现炉内温度场的实时在线监测，阐述了基于级数展开法的二维温度场的声学CT重建原理。提出了基于代数重建法(ART)的重建算法，利用少量声学数据，分别对炉膛火焰分布的几种典型模型，单峰模型、双峰模型以及四角切圆模型，进行了仿真重建。给出了重建温度场的三维显示图和等温线图，并与模型温度场做了比较，进行了误差分析，表明该算法基本可以提供炉膛截面任意点定量的温度信息。在模拟测量数据中加入一定的随机噪声，研究了测量数据误差对于重建精度的影响，验证了该算法的抗干扰能力。     

基于差分灵敏度模型的电容层析成像图像重建方法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建本质上是非线性的、病态的逆问题,利用线性近似技术的重建方法被ECT广泛采用。该文研究了极板电容测量值和介质分布的非线性程度与灵敏度分布函数的梯度值之间的关系,并将灵敏度梯度幅度应用到灵敏度的归一化过程,用来提高线性近似模型的准确性。同时提出一种新的基于灵敏度差分的灵敏度归一化模型,根据灵敏度中心差分,组合并行归一化和串行归一化模型而构建归一化灵敏度矩阵,能够得到更好的图像重建线性近似模型。数值实验对比了3种归一化模型,并分析了基于差分模型的归一化灵敏度的特征。结果表明,利用新方法构建的归一化灵敏度矩阵代替常规的灵敏度矩阵,常用的Landweber迭代和Tikhonov正则化迭代算法在不增加重建时间情况下,重建图像质量得到明显改善。     

基于光线重排的印制电路板高速扫描成像迭代 去模糊方法研究

自动光学检测(automated optical inspection, AOI)相机运动速度过高,拍摄印制电路板(printed circuit board, PCB)图像会产生严重模糊。如能正确恢复因此而产生的退化,可提高相机的运动速度,进而提高AOI的检测效率。受代数迭代重建算法(algebraic reconstruction technique, ART)启发,提出一种基于光线重排的图像非盲去模糊算法。该方法在模糊核已知的情况下,基于快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage thresholding algorithm, FISTA)迭代重建算法,运用Nestrov加速和光线重排提高了迭代收敛速度,运用数据正则抑制图像的各类加性噪声和伪影,较好地重建出原本的清晰图像。结果表明,该方法对噪声具有较好的抑制能力,对AOI相机运动曝光引起的严重模糊,较常用的传统逆滤波方法具有更好的图像恢复效果。     

基于多元线性回归与正则化算法的电容层析成像

电容层析成像(ECT)是监测多相流动的一种新技术,其主要技术难点在于克服反演过程中的不适定性,快速而又精确的重建图像.本文提出了一种利用有限元(FEM)以及多元线性回归的方法(MLR)建立ECT系统正向模型,用正则化方法解决ECT系统图像重建这一不适定性问题的图像重建算法,即通过先验知识的引入来降低反演方程的病态程度,改善求解条件以达到克服不适定性的目的,精确的重建图像.仿真结果表明,该方法能快速而且高精度的获得图像重建,具有很强的实用性.     

基于特征值谱区域优化的Tikonov正则化实现ECT图像重建

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)中的图像重建是一种病态的逆问题,经常采用正则化技术求解此问题。最常用的Tikhonov正则化算法是通过增加正则化惩罚项,实现正则化求解。基于图拉普拉斯的算子函数,提出构建特征值谱区域优化正则化项的方法。对L_2(R~n)空间到再生Hilbert空间映射的Laplacian算子函数及相应核函数特征进行分析;根据介质分布的先验信息,并结合系统灵敏度的局部非线性,选择算子函数构造正则化项,实现局域正则化在线重建算法。实验表明:新方法设计的正则化算法比两种常规Tikhonov正则化算法重建图像质量好,并具有较好抗噪声干扰能力。     

基于非线性邻域滤波的MR-FBP重建算法改进

提出基于非线性邻域滤波器(NNFs)的惩戒项对直接求解方程组获得最佳滤波器进行FBP图像重建的算法(MR-FBP)的改进.传统非线性邻域滤波器主要有双边滤波器和非局部均值(NLM)滤波器.使用Python在astra-toolbox工具箱帮助下,进行实验分析各种惩戒项对图像重建质量的影响,得出在重建图像过程中增加基于非...     

基于快速投影LANDWEBER法的电容层析成像图像重建算法研究

提出一种新的基于快速投影Landweber法的ECT图像重建算法。算法采用两部分迭代，初期采用预置矩阵加速迭代，该矩阵通过优化步长广义逆预迭代得到；后期采用常规投影Landweber法稳定迭代。探讨了ECT应用该算法的收敛条件，该算法易满足收敛条件且预置矩阵参数选取简单。仿真和实验结果表明，与LBP、OIOR、投影Landweber算法相比，该算法兼备收敛稳定性好及收敛速度快等优点。