利用半迭代重整ECT图像在气固两相流测量上的应用

可视化测量工具ECT通过迭代法求解逆问题进行图像重整，但是目前文献中采用的迭代算法，仍不能完全解决空间分辨率低的问题，不能正确得出复杂分布和稀相两相流的图像。本文首次提出并采用Landweber半迭代算法用于ECT图像重整，通过对静态和动态测量，对浓相和循环悬浮床内稀相的测量，将重整出的图像与其他算法对比，显示了半迭代法在空间分辨率方面的优越性。Landweber半迭代法为ECT进一步实际应用到气固两相流测量提供了新的保证。     

基于分割Bregman迭代的内-外置电极电容层析成像

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题的病态性和不适定性,提出了一种基于分割布雷格曼迭代(split Bregman iteration,SBI)的图像重构算法。在目标函数中引入基于参考图像的正则化、低阶约束和空间约束,从而提高成像质量和空间分辨率。对内-外置电极的ECT敏感场内环形区域进行图像重建。仿真结果表明:与Tlkhonov正则化算法和Landweber迭代算法相比,基于布雷格曼迭代的图像重建算法具有较好的空间分辨率,图像误差降低至0. 162 1,图像相关系数提升至0. 874 4,图像重建的精度和质量较高,说明了该算法在ECT图像重建领域的可行性和有效性。     

压缩感知在ECT分相含率检测中的应用

该文研究了压缩感知(CS)理论在电容层析成像(ECT)问题中的应用,有效解决了图像重构中的欠定性问题,从而通过图像计算两相流中的截面分相含率。首先,采用时域基作为图像向量的稀疏基,并采用高斯随机对灵敏度矩阵进行重新排序,设计其观测矩阵;然后,将不动点迭代算法FPC应用于凸优化问题的求解,得到重构图像;最后,利用最优阈值算法对重构图像进行灰度处理,由灰度图像进行分相含率的计算。在仿真实验阶段建立ECT传感器模型,对3种典型两相流流型进行重构,并与经典的LBP,Landweber算法综合3种重构效果评价指标进行比较。仿真结果表明:基于CS的ECT重构算法在只有少量测量数据的情况下也能精确地重构图像,且成像质量远高于LBP算法,并优于Landweber迭代算法,成像速度也大幅提升,有效提高了分相含率检测的准确性。     

基于稀疏正则化的内外置电极电容层析成像

利用一种基于软阈值的稀疏正则化图像重构算法,对IEE ECT内部的介质分布进行重构,并与Landweber迭代算法进行对比。仿真和实验结果表明:对于内外置电极的ECT,基于软阈值的稀疏正则化重构算法可以明显减少迭代步数,提高重构图像的质量。     

电磁层析成像技术图像重建的仿真研究

电磁层析成像(EMT)技术的逆问题至今没有完全解决.在简单图像重建的基础上改进了EMT的反投影算法,应用了可以解第一类Fredholm积分方程病态问题的Landweber迭代法.通过重建结果的比较,Landweber迭代法是目前重建精度较高的EMT重建算法.     

基于最优流,分割和最优控制的图像序列内插

介绍一种用最优控制论的方法解决图像序列内插问题,目的在于找到一个流场,使得第一个图像能够尽好地传输到第二个图像.对运输方程构建最优控制,通过正则化转化为求满足条件的最优的流场,并给出重整化解,及解的存在,唯一和稳定性.流场的散度有界和Sobolev空间的选择,使得问题不用强制满足莱布尼兹条件.在有界全变分框架下,罚项的弱下半连续得以保证,从而很好地将图像进行运输.最后将图像内插的最优控制方程与Chen-Vese的分割法相结合,用Landweber迭代法获得更快的迭代收敛速度.     

电磁层析成像技术图像重建的仿真研究

电磁层析成像（EMT）技术的逆问题至今没有完全解决，在简单图像重建的基础上改进了EMT的反投影算法，应用了可以解第一类Fredholm积分方程病态问题的Landweber迭代法，通过重建结果的比较，Landweber迭代法是目前重建精度较高的EMT重建算法。     

卷积神经网络在ECT图像重建上的应用

针对电容层析成像的图像重建精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的ECT图像重建方法.首先阐述了ECT图像重建的基本原理,并利用COMSOL软件提取了大量的学习样本.然后以Landweber算法的图像重建结果作为初始状态,建立了卷积神经网络模型,并进行网络训练,保存训练完成的网络模型.最后选取样本以外的五种不同流型进行了仿真实验,实验结果表明,利用此算法所获取的重建图像相应指标要比LBP以及Landweber要好很多.所以该图像重建算法是一种有效且精度较高的图像重建算法.     

Landweber迭代的加速与在数值微分中的应用

Landweber迭代法对于求解大规模问题是十分有利的,但是,Landweber迭代序列收敛速度是相当慢的．给出了一种新的Landweber迭代格式,能够大大加快收敛速度．还将Landweber迭代法应用于数值微分问题,将数值微分问题转化为一个特殊的第一类Fredholm积分方程的求解问题．     

一种求解椭圆PDEs参数识别问题的新方法

对椭圆偏微分方程参数识别问题进行了研究.受修正的牛顿迭代法的启发,将萨马斯技巧应用于derivative-free Landweber迭代法,提出frozen derivative-free Landweber迭代法, 并且在一般条件下证明了它的收敛性,这种方法大大减少了迭代过程中的计算量.