Gaussian窗函数在电容成像图像重建中的应用

被引：4

作者：

江鹏

彭黎辉

萧德云

机构：

[1] 清华大学自动化系

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2007年 / 01期

关键词：

电容成像; 图像重建; 正则化方法; Gaussian窗函数;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2007.01.039

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：150 / 153

页数：4

共 6 条

[1] Beck M S,Williams R A.A european innovation and itsapplications. Measurement Science and Technology . 1996
[2] Tan S M,Fox C.Inverse Problems. http://www.math.auckland.ac.nz/~phy707/ . 2005
[3] Beck M A,,Dyakowski T,Williams R A.Processtomography-the state of the art. Meas Control . 1998
[4] Xie C G,,Huang S M.Experimental evaluation of capacitancetomographic flow imaging systems using physical models. IEE Proc-Circuits,Devices&Systems . 1994
[5] ZHANG Hui,,ZHAO Guiliang,WANG Dejung.Supper-gaussian window function and its applications[C]//. International Conference on Circuits and Systems . 1991
[6] YANG Wuqiang,PENG Lihui.Image reconstructionalgorithms for electrical capacitance tomography. Measurement Science and Technology . 2003

← 1 →