基于压缩传感和自适应Lp范数的ECT图像重建算法研究（英文）

针对传统电容层析成像存在流型辨识方法识别率较低和需要大量数据的问题,提出一种基于压缩感知理论的流型识别方法。首先利用离散余弦DCT基对原始图像灰度信号进行稀疏化处理,再利用随机高斯矩阵进行观测。可以利用少量数据精确重构出原始信号,减少了采样时间;同时在成像算法中为避免L1范数正则化需要大量数据和L0范数优化的NP问题,引入自适应Lp(0p1)范数正则化作为惩罚项,可以根据输入数据不同自主选择最优参数,既可以产生一个稀疏的解,又能减少数据冗余。实验仿真数据表明:基于压缩传感和自适应Lp范数算法的图像质量优于正则化和SVD方法,在节省采样时间的基础上提高了图像质量。