基于RBF网络的ECT图像重建算法

介绍了一种基于RBF网络的电容层析成像图像重建算法,包括径向基函数的选取、RBF网络权值的训练方法.仿真实验显示该算法可用于两相流流型辨识.     

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。     

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。     

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。     

阻抗CT图像重建算法的研究

经过严密的理论推导,提出了一种阻抗CT图像重建的新方法,它利用一系列等位线将场域分割成若干相互独立的区域,通过对这些区域单独进行分析,使得Jacobi矩阵稀疏化,既大大减小了内存量,又减小了计算量。在用等参四边形有限元法作正向问题计算的基础上对方法进行了实现和初步的计算机仿真计算,并同其它方法进行了比较。在求解线性超定方程时,应用了松弛型Hildreth区间规划算法,有效地克服了稀疏后的Jacobi矩阵非零元分布的不规则性和方程的不相容性。     

代数重建和同步迭代重建在电容层析成像中的比较研究

针对电容层析成像技术(ECT)中的逆问题——图像重建算法的非线性和病态性问题,以12电极电容层析成像系统为对象,研究了代数重建算法(ART)与同步迭代重建算法(SIRT).分别对仿真电容值和实测电容值进行图像重建的实验验证,从成像效果、相对误差及重建时间3个方面对这两种算法进行了评估与分析.结果表明,ART算法和SIRT算法均能有效地实现ECT图像重建,其中SIRT算法能够在100次迭代内达到高精度,在收敛速度和成像效果上更具有优势.     

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.     

人工智能在医学CT图像重建中的研究进展

计算机断层扫描成像(CT)是临床医学中广泛使用的一种医学图像,它可以清晰地可视化人体内部精细结构细节。在临床操作中,为防止患者暴露在高辐射X射线束下引起组织受损,通常最小化X射线以获得CT图像,但会导致成像质量严重下降。为解决上述矛盾,如何重建出符合临床需求的CT图像是国内外研究者广泛关注的、具有挑战性的难点问题。随着人工智能领域深度学习技术的蓬勃发展,在大数据驱动下,利用深度学习技术来提升CT重建质量成为当前研究热点。本文分析了CT图像重建机理;总结了现有重建模型并梳理了重建方法的优劣势,根据深度学习方法的成像过程,将现有方法分为4大类,并依次介绍4类方法的基本思想,总结了重建方法优缺点;归纳了目前公开的公共数据集以及增加训练样本方法,并对损失函数的多样性进行对比分析;讨论了该新兴领域目前仍然存在的问题,展望了后续研究中需要解决的关键问题,以便于相关研究人员了解CT重建领域的研究现状,促进该领域的长足发展。     

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。     

基于Kalman滤波的电容成像图像重建算法

在电容成像(E lectrica l C apac itance T om ography,ECT)中,为充分利用多次量测信息以提高电容成像图像重建质量,提出一种基于K a lm an滤波的电容成像图像重建算法。该算法重点考虑了测量噪声的影响,利用对流型一系列多次测量中获得的新息不断进行最优加权以获得重建图像的最小方差估计。针对3种典型介电常数分布进行了仿真,结果表明K a lm an滤波应用于ECT图像重建的可行性和有效性。提出了提高该算法运算速度的方案,分析和仿真结果表明通过预先计算最优滤波增益,并寻找合适的迭代次数,算法可快速地获得满意的图像重建结果。     

基于共轭梯度的工业 CT 图像重建

为了保证不完全投影数据的重建图像质量,通过共轭梯度法对工业CT图像进行重建.通过对模拟数据和实际工件断层扫描数据进行图像重建,估计了算法的有效性.结果表明,与最速下降法相比,此算法适用于不完全投影数据的图像重建,在保证重建图像拟合度的同时,大大提高了重建速度.     

非完全数据光学CT图像重建技术

非完全数据图像重建是光学CT技术的重点和难点内容，本文设计了此条件下的正交测量光路及干涉条纹自动处理系统。同时重点论述了此条件下的重建算法，它包括改进的联合代数重建法和频谱分析重建法。最后设计了一种实用测量重建算法。为光学CT技术的实用化发展奠定了基础。     

电磁层析成像:图像重建与BP网络

描述了ＢＰ网络应用于ＥＭＴ图像重建的基本原理和简易模型。网络的输入是传感器二维磁场正问题的有限元仿真得到的测量数据，网络 则特体空间各剖分单元的０－１状态值，网络用共轭梯度法改进的误差逆传播算法进行训练。简单物流的图像重建结果表明，网络模型在原理上提可行的，为进上步研究提供了初步基础。     

不变矩在图像重建中的应用

为解决图像重建过程中的可视效果问题,利用Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建,通过NHS对图像的相似度进行度量.实验证明Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建的效果有明显的差异,且高阶矩的重构效果并不理想,仅当重构阶数在20～48之间才能保证图像重建具有很好的相似度.     

CT投影变换理论及其在圆轨道锥束重建中的应用

为了精确地获得计算机断层成像(CT)图像重建所需的平行束X射线投影,提出了CT投影变换理论,得到了一种精确地由锥束投影计算平行束投影的算法.该算法可以适用于任意形式的扫描轨道.在此基础上,分别提出了针对完整物体和物体感兴趣区域进行CT投影变换的投影数据完备性条件.将CT投影变换方法应用于圆轨道CT图像重建,有效地改善了FDK算法的重建结果,特别是在远离扫描轨道的平面内,改进后的重建图像CT值更加接近真实值.数值模拟实验证明了上述CT投影变换理论和方法的有效性.     

CT图像分块重建算法

为加快重建速度，节省资源，提出了CT图像分块重建算法，与一般的整幅重建算法不同，该算法通过恰当地分割投影空间、滤波投影空间、图像空间来实现重建的分块运算，最后拼装成整幅图像，它所占用的资源要比对整幅图像重建所需要的少，分块重建算法适用于多机运算、计算机网络分布运算及投影数据量巨大的高分辨率CT图像重建，并发展成一种局部重建技术，能减少对X射线剂量的要求，从而减少X射线对人体的辐射损害，仿真实验表明，CT图像分块重建算法是可行的和令人满意的。     

电容层析成像算法

电容层析成像技术具有非侵入,响应快,低成本,测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景。电容成像中图像的重建算法与技术,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,Tikhonov正则法,Landweber迭代法、同步跌代法、神经网络法、共轭梯度法及通用迭代法的图像重建质量较LBP法有了明显提高。     

最速下降法在图像重建中的应用

图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题。通过范数极小化推导出了最速下降法的一般算法,通过对模拟数据的重建估计了算法的有效性,并对重建图像与滤波反投影(FilterBack-projection,FBP)重建图像进行了比较。     

电容层析成像算法

电容层析成像技术具有非侵入,响应快,低成本,测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景.电容成像中图像的重建算法与技术,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,Tikhonov正则法,Landweber迭代法、同步跌代法、神经网络法、共轭梯度法及通用迭代法的图像重建质量较LBP法有了明显提高.     

原木CT图像3D重建及其虚拟加工技术研究

将科学计算可视化技术应用于原木CT图像的3D重建中,实现了一个具有用户交互切削、虚拟加工功能的系统Wood3D。使用该系统可以在计算机屏幕上虚拟切割出复杂形状的木产品,并通过阈值选取,实现对原木中缺陷图像的分割。通过进一步对缺陷3D立体化显示,使用户对缺陷的大小和分布有最直观的了解,进而选择最佳的切割方案。