基于双循环改进landweber电容层析成像图像重建

针对电容层析成像(ECT)技术中反问题(即图像重建)的不适定性,以8电极电容层析成像系统为对象,在分析Landweber算法原理的基础上,根据Frozen Landweber 迭代法,将基于权重因子的landweber算法进行内外双循环,获得一种迭代次数较少、收敛速度较快、重建图像质量较佳的改进算法,并将改进算法应用于ECT图像重建。数值仿真结果表明,对各种流型,改进算法在重建图像的客观评价指标及主观效果上均有明显改善,且对初值具有不敏感性,体现其实际应用价值。     

基于修正隐式Landweber方法的ECT图像重建算法

针对电容层析成像(ECT)技术中存在的软场效应及病态问题,提出一种基于修正隐式Landweber的电容层析成像算法。在分析电容层析成像系统基本原理的基础上,给出隐式Landweber方法解决ECT图像重建问题的求解公式,并对该公式进行迭代修正。同时对修正后的隐式Landweber电容层析成像算法的收敛性进行分析。仿真实验结果表明,修正隐式Landweber方法在解决ECT图像重建问题上,其精度与速度均优于经典Landerber、LBP等方法,且实现简单、稳定性好。     

基于改进果蝇优化算法的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)的反问题具有严重的不适定性,因此经典算法的重建结果往往精度不足,并伴有很多伪影。为了提升重建图像质量,考虑将果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)应用在ECT图像重建上。FOA作为群智能搜索算法,具有原理简单、参数设置少、容易实现等优点,但是容易陷入局部最优。针对该问题,作者提出一种改进果蝇优化算法,通过与Tikhonov正则化算法相结合求解ECT图像重建问题。为了验证新算法的有效性,选择五种流型作为重建目标,并将LBP算法、Tikhonov正则化算法以及Landweber算法的重建结果作为对照组。仿真实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重建精度,重建图像在相对误差和相关系数方面均有所提升,验证了该算法的有效性。     

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。     

改进Landweber电阻层析成像图像重建算法

为了克服电阻层析成像系统不适定性的影响,提高图像重建质量,提出一种改进Landweber电阻层析成像图像重建算法。利用基于粒子群算法的改进遗传算法,对敏感场均匀分布时灵敏度矩阵进行预处理,降低其条件数,改善其病态性,并应用于两相流典型流型图像重建。仿真实验结果表明,改进算法可将敏感场均匀分布时灵敏度矩阵条件数降低98.15%,有效提高了图像重建质量。     

基于改进Landweber算法的ECT图像重建

电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)系统图像重建算法中,Landweber算法在重建图像质量及实时性方面取得较好的折衷,然而该算法针对不同的流型存在迭代步数差别较大及半收敛等问题。针对上述问题,通过同伦摄动方法推导出二阶迭代公式;并针对二阶迭代公式谱半径可能影响算法收敛的问题,通过添加约束因子以获得一种全收敛的改进Landweber算法。实验结果表明,改进算法在相对误差及相关系数上均优于原Landweber算法及其他对比算法,从而验证了改进算法的收敛性及有效性。     

基于Kalman滤波的ECT图像重建算法

由于测量环境等因素的影响,实测数据往往带有噪声。为此,应用Kalman滤波算法进行电容层析成像（ ECT）系统图像重建,在归一化电容值中加入不同程度的噪声信号,利用噪声的统计特性进行测量值滤波,最终得到图像灰度值。在三种流型下与Landweber迭代算法进行了仿真比较,并在ECT实验装置上进行了静态实验。仿真与实验结果表明：Kalman滤波去噪效果优于Landweber迭代算法。     

基于模糊阈值分割的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)技术是近年来发展较快的过程成像技术之一,图像重建算法是其应用的关键。但由于ECT的软场特性,重建的图像往往具有边界模糊效应。提出一种基于模糊阈值的ECT图像重建方法。该方法采用Landweber法进行图像重建,引入模糊阈值法确定重建图像的最佳阈值。采用仿真实验对该方法进行了验证,结果表明:该方法重建图像精度较高,具有较大的实用价值。     

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。     

基于改进Landweber算法的静电传感器研究

由于静电层析成像信息量少且本身为严重病态导致图像重建分辨率很低,为了提高图像重建质量,提出了一种改进的Landweber图像重建算法.采用线性反投影(LBP)算法重构的图像作为Landweber 迭代算法的初始值,再以Landweber算法重构最终图像.仿真实验表明:采用改进的Landweber迭代算法较之单独使用LBP算法和Landweber算法有较好的成像效果,可提高成像精度,较准确地判断管道内电荷的分布情况.     

独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

基于PSO与K-均值聚类算法优化结合的图像分割方法

为了提高图像分割的质量和效率,同时,针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,本文将PSO和K-均值算法相结合,提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先,对图像进行去噪预处理,并将处理后的颜色图像转换到HSV空间,以提高色彩质量。然后,改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子公式及参数,避免陷入局部最优。最后,根据粒子的适应度切换到K-均值算法执行局部搜索,使聚类中心不断更新实现快速收敛。实验结果表明,在图像分割的过程中,改进的算法具有全局搜索能力强的优点,能够实现更快的收敛速度和更高的分割精度。     

图像分块压缩感知中的自适应粒重建算法

在图像分块压缩感知（Block compressed sensning, BCS）框架下,基于平滑投影Landweber迭代的重建算法能以低计算复杂度确保良好率失真性能,尤其是采用主成分分析（Principle component analysis, PCA）作自适应硬阈值收缩。然而,在PCA学习过程中忽略了图像局部结构特性平稳,会影响Landweber迭代重建性能的提升。针对该问题,本文采用粒计算（Granular computing, GrC）理论,根据图像子块结构特性将图像分解为若干粒,再实施PCA学习各粒的稀疏表示基底,并 对粒内子块硬阈值收缩去噪。由于粒内图像子块具有平稳的结构特性,可有效改善硬阈值收缩性能。实验结果表明,与传统算法相比,本文算法重建图像的整体客观质量较优, 且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,与此同时,保证了较低的重建计算复杂度。     

基于PCA硬阈值收缩的平滑投影Landweber图像压缩感知重构

利用压缩感知理论对图像进行测量和重构时,基于分块思想可有效提高重构速度,但同时会带来较强的块效应.为了解决该问题,在编码端提出了一种基于边缘检测的自适应分块压缩感知测量方案;在解码端提出了一种基于主成分分析(PCA)的平滑投影Landweber(SPL)重构法,该算法运用PCA训练出适合于图像结构的稀疏字典,用于进行硬阈值收缩,从而有效消除了块效应,提升了重构图像的质量.为了提高硬阈值收缩效率和减少训练复杂度,采用了3种基于块的PCA硬阈值收缩方案:全局PCA、局部PCA和分层PCA.仿真实验结果表明:所提出的自适应压缩感知测量方案与SPL重构法相结合,和传统分块压缩感知方案相比,峰值信噪比(PSNR)值均提升了1～3 dB;本文算法,无论在传统分块压缩感知方案下还是在自适应分块压缩感知方案下,与基于方向小波阈值收缩的SPL重构算法相比,均获得了更高的PSNR值.     

结合禁忌搜索的改进粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的全局搜索和局部开采能力,提出一种结合禁忌搜索(TS)的改进粒子群优化算法。在搜索过程中,以线性递增的概率对最优粒子实施随机扰动,在全局搜索收敛到一定程度后,引入TS算法进行局部搜索,使算法快速收敛到全局最优解。分析结果表明,该算法收敛精度较高,能有效克服早熟收敛问题。