电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究

为使电容层析成像(ECT)技术应用于多相流参数在线测量,有效提高其图像重建精度与速度是该技术的关键,也是国内外学者的研究热点。对ECT技术图像重建算法原理进行了分类叙述,在此基础上,综述了ECT技术图像重建方法近期研究成果,提出了进一步研究的方向和内容。     

基于动态参数的Tikhonov方法在电容成像图像重建中的应用

该文针对电容成像(ECT)图像重建问题的病态性,采用Tikhonov正则化方法进行图像重建,并选用三种方法动态选择正则化参数。仿真结果表明对某些流型分布,用文中所述方法得到的重建结果优于目前普遍使用的线性反投影(LBP)算法。该方法为提高ECT图像重建质量提供了新的途径。     

用于复合材料缺陷可视化检测的l_1正则化算法

随着复合材料在民用飞机中越来越广泛的应用,复合材料缺陷的在线检测对无损检测技术提出了更高要求。为提高平面电容层析成像(ECT)系统的成像质量,从而提高其对复合材料缺陷的检测精度,对基于l1正则化的成像算法进行了研究。采用交替最小化方法进行数值计算,并结合迭代阈值法,对重建图像进行降噪。试验结果表明,与ECT中常用的Landweber、Tikhonov正则化等算法相比,该方法能够有效分辨物场中的不同介质,提高了成像质量和被测物体边缘分辨率。     

嵌入式电容层析成像系统软件平台的构建

针对电容层析成像(ECT)系统体积大,成本高等缺点,开发了基于ARM9处理器的低成本嵌入式电容层析成像(ECT)系统;该系统以嵌入式Linux系统作为软件开发平台,采用MiniGUI实现图形用户界面操作并对整机进行控制;系统采用八电极ECT传感器作为测量装置,在文章构建的嵌入式ECT系统平台上采用LBP算法实现图像重建;实验结果表明该嵌入式系统运行稳定,能实现图像重建,并具有体积小、功耗低、使用简便等特点,目前已应用于ECT实验数据的测试和分析中。     

基于遗传算法的原位根系CT图像的模糊阈值分割

原位根系CT图像的精确分割是实现植物根系3维重建和定量分析的重要基础。为了对原位根系CT序列图像进行准确、有效的分割,针对原位根系CT序列图像固有的模糊性特征,设计了一种基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法。该方法首先通过直方图分析确定了原位根系3维分割的初始阈值范围;然后通过设计一种模糊隶属度函数, 将图像模糊划分为若干个不同的区域; 最后采用最大模糊熵准则,并借助遗传算法寻找确定了一组序列图像的最佳分割阈值。编程实验结果证实,该算法不仅能更加准确、有效地对植物根系原位CT序列图像进行分割,并可提高图像阈值分割的精度和效率。     

多阈值模糊互信息图像分割方法

提出了多阈值模糊互信息图像分割新方法。该方法首先将模糊隶属度函数引入到传统互信息量中并定义模糊信息量概念;其次将模糊互信息量用于图像分割时给出具体隶属度函数的构造;最后采用混沌优化法来获得多阈值模糊互信息分割方法的最佳阈值。实验结果表明,提出的多阈值模糊互信息图像分割方法是有效的。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。实验结果表明该方法具有较好的分割效果。     

基于BP神经网络和中值滤波的ECT图像重构算法

电容层析成像技术（ECT-Electrical Capacitance Tomography）是基于电容敏感原理的过程成像技术,具有非侵入性、造价低、安装方便、实时性好等优点。图像重构作为ECT系统的关键技术,其实质是根据物体内部介电常数的空间分布推导出管道中各相分布的过程。本文针对重构问题的非线性、病态性等特点,采用了基于BP神经网络的ECT图像重构算法,并引入中值滤波对重构图像进行增强。仿真结果表明,该算法可以有效地实现图像重构和令人满意的增强效果,它大大提高了重建图像的质量,是一种有效的ECT图像重构算法。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法.在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想.根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确.最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像.实验结果表明该方法具有较好的分割效果.     

模糊Renyi熵与QGA结合的快速图像分割

针对非模糊熵的阈值分割方法不能较好地反映数字图像本质上具有的模糊特性,提出一种新的基于模糊熵的图像阈值分割方法。通过模糊隶属度函数将图像直方图信息转换到模糊域,利用模糊Renyi熵计算目标与背景的信息熵。根据最大熵原理,引入量子遗传算法对隶属度函数参数进行寻优,进而得到图像的最佳分割阈值。与典型的阈值法进行对比实验,表明该方法能获得更好的分割结果,满足实时性需求。     

基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法

提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中.采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建.仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法.本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段.     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。     

基于改进粒子群优化的电容层析成像图像重建算法

Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。     

基于改进FOCUSS算法的电容层析成像算法研究

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题求解的病态性和不适定性,在压缩感知(compressed sensing,CS)的基础上,提出一种改进FOCUSS的ECT重建算法。采用离散余弦变换(DCT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理,在使用正则化FOCUSS算法求解的过程中引入拟牛顿法逼近求解中间稀疏变量,以提高信号重构的准确性。仿真实验结果表明,同LBP、Tikhonov和Landweber和FOCUSS算法相比,改进的FOCUSS算法能够有效区分物场中的不同介质,改善图像过度平滑的问题,减小图像误差至0.23,提高图像相关系数至0.80,具有更好的成像效果,为ECT图像重建算法的研究提供新的思路。     

电容层析成像技术的研究现状综述

详细介绍了电容层析成像（ECT）技术的近期研究进展。在简要介绍电容层析成像系统原理的基础上,重点总结了ECT技术的研究现状,包括ECT硬件、图像重建算法和应用研究等。同时,指出ECT技术发展中面临的微弱电容检测、软场特性、图像重建、标定、传感器设计、数据通信和多模态等方面的挑战,并指出了努力的方向。     

An Image Reconstruction Algorithm Based on the Regularized Minimax Estimation for Electrical Capacitance Tomography

Electrical capacitance tomography (ECT) is considered as a promising process tomography (PT) technology. Image reconstruction algorithms play an important role in the successful applications of ECT. In this paper, a generalized objective functional, which has been developed using the combinational minimax estimation and a generalized stabilizing functional, is proposed. The Newton algorithm is employed to solve the proposed objective functional. The algorithm is tested by the noise-free capacitance data and the noise-contaminated capacitance data, excellent numerical performances and good results are observed. In the cases considered in this paper, the quality of the reconstructed images is markedly improved, which indicates that the algorithm is successful in solving ECT inverse problem. At the same time, the reconstructed results derived from the noise-contaminated capacitance data indicate that the proposed algorithm is competent to treat with the inaccuracy in the capacitance data. As a result, a promising algorithm is introduced for ECT image reconstruction.     

多维输出SVR的ECT两相流图像重建方法

根据电容层析成像（ECT）中两相流识别问题的特点,提出基于多维输出支持向量回归机（MSVR）的图像重建算法。采用超球空间不敏感损失函数的MSVR是支持向量机理论的一个重要分支,它有效地克服了神经网络算法中的过学习问题,具有较强的泛化能力。近似迭代变权最小二乘法（IRWLS）在保证MSVR回归精度的基础上,有效地简化了其求解过程,可快速建立电容测量值与成像区域介电常数分布之间的非线性映射关系。对包含6种典型两相流流型的仿真数据进行实验。结果表明,该方法泛化能力强,图像重建精度高。     

Chebyshev神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

针对目前电容层析成像系统图像重建分辨率不高,精确度低的问题,提出了一种新的采用Chebyshev神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法。该神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果证明该方法能明显改善成像质量,进而证明了该方法的有效性。