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。     

Kalman滤波质量控制的一种改进算法

探讨了Kalman滤波中观测粗差和状态方程异常的处理问题,分析了以往处理方法,如Sage自适应滤波法、两步假设检验法及抗差自适应Kalman滤波法等的优点和不足,提出一种改进算法,一方面用拟准检定法检测观测方程中的粗差,另一方面再用Sage自适应方法实时估计状态噪声方差阵,减免状态方程异常对参数估计的影响.通过一个星载GPS低轨卫星定轨算例,验证这种思路是可行的.     

基于滤波反投影算法磁感应成像仿真图像重建

【目的】利用一组亥姆霍兹线圈为激励源,进一步研究磁感应成像技术。【方法】系统模型由背景物体、异物、亥姆霍兹线圈和20个检测线圈构成。利用滤波反投影算法重构图像,分析不同位置和不同体积大小的异物的重构图像结果,并且通过3个客观参数即相关系数、归一化均方距离和归一化平均绝对距离客观分析成像结果和实际图像的差异。【结果】当异物靠近边缘,图像的相关度为54.009,位置定位精度3mm以内。异物体积较大时,图像的相关度为71.340。【结论】异物越靠近边缘,或异物体积越大,重构图像的质量越好,3个参数指标最优。
     

Gaussian窗函数在电容成像图像重建中的应用

为降低敏感场矩阵的小奇异值给电容成像(electri-cal capacitance tomography,ECT)问题带来的不稳定性,以提高图像重建质量,该文从正则化方法的谱滤波形式出发,提出了一种基于Gaussian窗函数的ECT图像重建正则化方法。该方法利用Gaussian窗函数的滤波特性,通过选择合适的Gaussian窗函数幂次,来达到降低敏感场矩阵的小奇异值对重建结果造成不稳定的效果,从而获得较好的图像重建结果。对5种典型介电常数分布进行了数值仿真,结果表明:该算法对于两相流不同介质分布均具有良好的适应性,可获得较好的成像结果,部分分布的重建图像轮廓较Tikhonov正则化方法更为清晰。     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

基于Kalman滤波的多尺度融合估计新算法

将信号的多尺度分析方法与多传感器数据融合技术相结合，基于某一尺度上给定的状态模型和在不同尺度上拥有不同采样率的多传感器分布式动态系统，提出了一种新的基于Kalman滤波的多尺度融合估计算法；在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计值；计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优信息融合准则下 ,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器。同单传感器情形相比 ,可提高滤波精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个信息融合Bernoulli Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性     

基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合

为了减低图像的噪声，保留有用的信息，获得更为可靠的融合图像，将Kalman滤波引入图像融合中，提出基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合算法．该方法结合滤波和多特征优点，实验结果表明了该方法的有效性．     

电容层析成像中电容敏感场的计算与图像重建

建立了１２电极基本传感器的有限元模型，对电容敏感场进行了仿真计算，以此作为先验中以重建出令人满意的图像，为进一步的应用研究提供了强有力的支持。     

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.     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

An advanced algorithm of electrical capacitance tomography

We describe a new two-phase flow electrical capacitance tomography algorithm of image reconstruction which is based on 12-electrode capacitance transducers. According to the result of computer simulation, this algorithm is able to greatly increase the imaging fidelity without decreasing the imaging velocity. Supported by the Natural Science Foundation of Guangdong Province (No. 950490) Yan Jie: born in 1969. Ph.D.     

同步迭代图像重建技术在电容层析成像系统中的应用

在电容层析成像 (ECT)系统中 ,为克服电容测量值数目有限以及管道内敏感场分布的“软场效应”,引入了一种同步迭代图像重建技术 (SIRT)。针对收敛速度和重建后图像的模糊效应 ,对 SIRT算法进行了改进。改进后的 SIRT算法使重建图像的速度和质量都有了明显的提高。对八电极ECT系统进行的仿真和静态实验结果表明 ,这种算法可望满足用于在线工业过程电容层析成像系统成像的要求。     

电容层析成像系统重建图像质量评价方法探讨

提出了使用多参数即图像形心点空间位置误差和面积误差的方法，在仿真环境下对电容层析成像系统的重建图像质量进行评价，给出了图像形心点空间位置误差的计算模型．仿真结果表明，该法比目前常用的单参数评价重建的图像质量更科学合理．     

基于对应点匹配插值算法的电阻抗三维图像重建

为了对电阻抗成像二维重构图像结果进行三维重建,笔者使用对应点匹配插值算法对二维电阻抗图像进行插值,形成三维重建模型。根据电阻抗成像重构数据的特点,改进了插值算法的梯度和梯度方向角计算公式,从而较好地重现层间数据,最后由原始数据和插值数据形成三维体数据。实验的模型是浸泡在圆柱体水槽中电导率为2.1S/m的圆柱体异物。将笔者所提算法与线性算法以及形状插值算法进行了对比。结果表明:笔者算法能够在确保计算精度的同时,兼顾计算效率,满足电阻抗成像的实时监护要求。