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。     

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。     

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.     

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.     

阈值Landweber在MIT图像重建中的应用

针对目前磁感应成像技术的图像重建质量较低、速度较慢的问题,提出了一种阈值Landweber重建算法.该算法在Landweber算法的基础上设置门限阈值,并在每次迭代中都自适应地调节阈值参数,从而提高了重建图像质量且加快Landweber方法的收敛速度.在Comsol Multiphysics仿真软件建立MIT系统模型的基础上,利用有限元方法求解了正问题.模拟结果表明,利用阈值Landweber图像重建算法获得的图像质量比LBP、未添加阈值的Landweber图像重建算法要好,同时也加快了收敛速度.     

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。     

厚管壁电容层析成像图像重建算法

探讨了适合厚管壁条件下的电容层析成像图像重建算法.针对厚管壁管道内几种不同流型,分别采用LBP算法、Landweber迭代算法和BP神经网络对8电极电容传感器进行成像重建计算.结果表明:在厚管壁情况下,LBP算法重建的图像质量很差;Landweber迭代算法在层流下的重建效果好于核心流和环状流;而BP神经网络算法可以有效重建管道内的介质分布,但对于没有训练到的任意流型,其重建效果不够理想.     

嵌入式电容层析成像系统的成像加速方法研究

为了提高嵌入式系统设计中电容层析成像(ECT)的图像重构速度,研究了一种针对进阶精简指令集机器加上现场可编程门阵列(ARM+FPGA)硬件架构的图像重构算法加速技术。针对广泛应用且鲁棒的Landweber迭代算法(ILA),首先分析算法结构,然后基于FPGA的流水线特点,改进ILA涉及的循环结构,从而达到加速的效果。同时,针对ARM+FPGA架构的特点,讨论了ARM核与FPGA核各自的任务分配方式,进一步优化了算法速度。为了验证算法的有效性,分别在使用MATLAB编程和使用提出的加速方法搭建的ZYNQ平台进行了图像重构实验,从图像重构耗时、图像相对误差和图像相关系数3个指标论证提出方法的有效性。实验结果显示,使用搭建的ZYNQ平台进行Landweber算法成像时,每个图像的运行时间比使用MATLAB编程的运行时间减少了30%～40%。该研究在保持重构精度的同时有效提升了迭代算法的速度,对于ECT系统的硬件加速具有一定适用性。     

电容成像图像重建算法原理及评价

对现有的电容成像图像重建算法进行了综述并介绍了其原理,其中包括线性反投影法(LBP)、基于奇异值分解(SVD)的直接算法、Tikhonov正则化方法、Newton-Raphson算法、最速下降法、Landweber迭代算法、代数重建技术(ART)、同步迭代重建技术(SIRT)和基于模型的重建算法。在此基础上使用仿真和实验数据对目前主要使用的线性反投影法、基于奇异值分解的直接方法、Tikhonov正则化方法、Tikhonov迭代、投影Landweber迭代等进行了评价。对它们从电容值误差、图像误差、相关系数和耗用时间几个角度进行了比较,并对今后电容成像图像重建算法的发展方向提出了一些看法。     

利用场量旋转变换的电容层析成像灵敏度系数简易计算方法

为减少电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)传感器灵敏度系数计算过程的烦琐程度,提出了利用电势函数旋转变换计算二维ECT传感器灵敏度系数的场量旋转变换方法。首先分析了ECT传感器场的特点,基于矩阵函数微分理论推导得出了ECT敏感场的旋转对称性表达式,并据此提出了适用于正问题数值解的灵敏度系数计算方法以及成像区域的均匀剖分算法。该方法运用二元函数的旋转变换,仅通过一次数值计算即可求解传感器的二维灵敏度系数,计算过程较传统场量提取法更加简便。之后,比较了运用提出的方法和传统场量提取法计算的ECT灵敏度系数,并通过仿真与实测实验比较了基于上述两种灵敏度系数矩阵的图像重构结果。实验结果表明,提出的方法与传统方法的灵敏度系数矩阵计算结果吻合,运用提出的方法重构的图像与传统灵敏度系数矩阵重构图像吻合,提出的方法正确且有效。