基于K-SVD字典学习的电容层析成像三维图像重建算法

摘要：

电容层析成像(ECT,electrical capacitance tomography)是两相流参数测量的有效方法之一,电容层析成像三维图像重建是基于多层电极结构的传感器系统,通过测量同层及异层极板之间的电容值,建立新的冗余灵敏度矩阵来映射介电常数分布和传感器读数之间的关系.作为高度非线性的简单线性化问题,存在被成像的物体的位置和尺寸不匹配.为了克服这些问题,采用贪婪稀疏化的方法对三维图像进行重建,利用K-SVD字典学习方法和非线性仿真构造冗余灵敏度矩阵,通过对冗余灵敏度矩阵真实数据的训练,能够更好地捕获被测物体的典型结构.通过仿真实验比较,所提出的方法也可以改善重建的图像质量.

关键词：三维ECT传感器、灵敏度矩阵、三维图像重建、字典学习

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金;黑龙江省自然科学基金;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金;黑龙江省教育厅计划项目

在线出版日期：2020-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-100