基于lp范數(shù)正則化的ECT圖像重建算法研究
發(fā)布時間:2021-02-07 20:32
電容層析成像(Electrical Capacitance Tomography)是上個世紀80年代發(fā)展起來的一種用于工業(yè)管道檢測的過程層析成像技術,由于其快速、安全、非侵入、無損害的特點已被應用于氣液兩相流空隙率測量、流型識別、氣固兩相流濃度分布測量、航空發(fā)動機滑油檢測等多個領域。但是電容層析成像技術在反問題求解的過程中存在欠定性和病態(tài)性問題,導致解不唯一和求解過程不穩(wěn)定,這兩個問題始終制約著ECT技術的發(fā)展。壓縮感知理論是一種尋找欠定線性系統(tǒng)的稀疏解技術,根據(jù)信號的稀疏性和可壓縮性,可以利用少量信號實現(xiàn)采樣信號的精確重構。本文通過將壓縮感知理論運用到ECT的反問題當中,嘗試解決ECT的欠定性問題,主要工作和結果如下:1.針對ECT系統(tǒng)靈敏度矩陣作為壓縮感知觀測矩陣不滿足有限等距條件的問題,根據(jù)增大矩陣最小奇異值從而提升矩陣列獨立性的思想,采用奇異值分解處理靈敏度矩陣,使用奇異值的平均值代替原來的奇異值,從而縮小靈敏度矩陣奇異值的范圍,仿真實驗表明,本文提出的矩陣變換算法能夠提高矩陣的最小奇異值,用該算法優(yōu)化后的觀測矩陣重構的圖像具有較高的精度。2.針對lp(0<p<1)...
【文章來源】:中國民航大學天津市
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 論文選題背景及意義
1.2 電容層析成像技術及壓縮感知研究現(xiàn)狀
1.2.1 ECT研究現(xiàn)狀
1.2.2 壓縮感知技術研究現(xiàn)狀
1.3 論文完成的工作及創(chuàng)新點
1.4 本論文組織結構
第二章 ECT技術及壓縮感知原理概述
2.1 ECT系統(tǒng)組成
2.2 電容層析成像的基本原理
2.2.1 ECT敏感場的數(shù)學描述
2.2.2 靈敏度分布函數(shù)及圖像重建原理
2.2.3 ECT正逆問題
2.2.4 典型ECT圖像重建算法
2.2.5 實驗結果及分析
2.3 壓縮感知基本理論
2.3.1 壓縮感知理論框架
2.3.2 信號的稀疏表示
2.3.3 觀測矩陣的設計
2.3.4 信號重構算法
2.4 本章小結
第三章 基于參數(shù)自適應壓縮感知的ECT圖像重建算法
3.1 壓縮感知在ECT圖像重建中的應用
3.1.1 ECT圖像信號的稀疏化處理
3.1.2 基于SVD分解的ECT系統(tǒng)觀測矩陣優(yōu)化
3.1.3 基于CS理論的ECT圖像重建算法
3.1.4 實驗結果及分析
3.2 基于參數(shù)自適應的IRLS圖像重建算法
p范數(shù)正則化的重構模型"> 3.2.1 基于lp范數(shù)正則化的重構模型
p范數(shù)正則化方法"> 3.2.2 自適應lp范數(shù)正則化方法
3.2.3 實驗結果及分析
3.3 本章小結
第四章 基于自適應閾值迭代的ECT圖像重建算法
p范數(shù)重構模型"> 4.1 改進的lp范數(shù)重構模型
4.2 閾值表示理論及算法設計
4.3 算法收斂性分析
4.4 實驗結果及分析
4.5 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 總結
5.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間科研說明
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的ECT圖像重建算法[J]. 李蘭英,孔銀,陳德運. 哈爾濱理工大學學報. 2017(04)
[2]油氣潤滑測試系統(tǒng)中ECT軟場效應研究[J]. 孫啟國,杜超,陳超洲. 潤滑與密封. 2017(07)
[3]航空發(fā)動機滑油磨粒在線監(jiān)測[J]. 孫衍山,楊昊,佟海濱,張雯,曾周末. 儀器儀表學報. 2017(07)
[4]電學層析成像技術[J]. 王化祥. 自動化儀表. 2017(05)
[5]基于壓縮感知與尺度不變特征變換的圖像配準算法[J]. 楊颯,楊春玲. 光學學報. 2014(11)
[6]基于改進Runge-Kutta型landweber的電容層析成像圖像重建算法[J]. 陳宇,陳德運. 電機與控制學報. 2014(07)
[7]基于壓縮感知的ECT/CT雙模融合系統(tǒng)成像方法[J]. 王琦,張榮華,王金海,王化祥. 儀器儀表學報. 2014(06)
[8]一種基于標簽遷移學習的改進正則化奇異值分解推薦算法[J]. 方耀寧,郭云飛,丁雪濤,蘭巨龍. 電子與信息學報. 2013(12)
[9]一種非均勻正則化的ECT重建方法[J]. 郭志恒,闞哲,邵富群,律德才. 儀器儀表學報. 2013(12)
[10]改進Landweber預迭代ERT圖像重建算法[J]. 肖理慶,王化祥,厲丹. 中國電機工程學報. 2013(23)
博士論文
[1]電阻層析成像(ERT)技術及其在兩相流檢測中的應用[D]. 王湃.西安電子科技大學 2013
[2]基于電阻成像技術的水平管氣液兩相流研究[D]. 許燕斌.天津大學 2009
碩士論文
[1]油氣潤滑ECT成像系統(tǒng)關鍵技術的研究[D]. 杜超.北方工業(yè)大學 2017
[2]基于粒子群算法的Tikhonov正則化方法研究[D]. 魏巍.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[3]粒子濾波與壓縮感知在ECT中的應用研究[D]. 黃國興.遼寧大學 2013
本文編號:3022784
【文章來源】:中國民航大學天津市
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 論文選題背景及意義
1.2 電容層析成像技術及壓縮感知研究現(xiàn)狀
1.2.1 ECT研究現(xiàn)狀
1.2.2 壓縮感知技術研究現(xiàn)狀
1.3 論文完成的工作及創(chuàng)新點
1.4 本論文組織結構
第二章 ECT技術及壓縮感知原理概述
2.1 ECT系統(tǒng)組成
2.2 電容層析成像的基本原理
2.2.1 ECT敏感場的數(shù)學描述
2.2.2 靈敏度分布函數(shù)及圖像重建原理
2.2.3 ECT正逆問題
2.2.4 典型ECT圖像重建算法
2.2.5 實驗結果及分析
2.3 壓縮感知基本理論
2.3.1 壓縮感知理論框架
2.3.2 信號的稀疏表示
2.3.3 觀測矩陣的設計
2.3.4 信號重構算法
2.4 本章小結
第三章 基于參數(shù)自適應壓縮感知的ECT圖像重建算法
3.1 壓縮感知在ECT圖像重建中的應用
3.1.1 ECT圖像信號的稀疏化處理
3.1.2 基于SVD分解的ECT系統(tǒng)觀測矩陣優(yōu)化
3.1.3 基于CS理論的ECT圖像重建算法
3.1.4 實驗結果及分析
3.2 基于參數(shù)自適應的IRLS圖像重建算法
p范數(shù)正則化的重構模型"> 3.2.1 基于lp范數(shù)正則化的重構模型
p范數(shù)正則化方法"> 3.2.2 自適應lp范數(shù)正則化方法
3.2.3 實驗結果及分析
3.3 本章小結
第四章 基于自適應閾值迭代的ECT圖像重建算法
p范數(shù)重構模型"> 4.1 改進的lp范數(shù)重構模型
4.2 閾值表示理論及算法設計
4.3 算法收斂性分析
4.4 實驗結果及分析
4.5 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 總結
5.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間科研說明
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的ECT圖像重建算法[J]. 李蘭英,孔銀,陳德運. 哈爾濱理工大學學報. 2017(04)
[2]油氣潤滑測試系統(tǒng)中ECT軟場效應研究[J]. 孫啟國,杜超,陳超洲. 潤滑與密封. 2017(07)
[3]航空發(fā)動機滑油磨粒在線監(jiān)測[J]. 孫衍山,楊昊,佟海濱,張雯,曾周末. 儀器儀表學報. 2017(07)
[4]電學層析成像技術[J]. 王化祥. 自動化儀表. 2017(05)
[5]基于壓縮感知與尺度不變特征變換的圖像配準算法[J]. 楊颯,楊春玲. 光學學報. 2014(11)
[6]基于改進Runge-Kutta型landweber的電容層析成像圖像重建算法[J]. 陳宇,陳德運. 電機與控制學報. 2014(07)
[7]基于壓縮感知的ECT/CT雙模融合系統(tǒng)成像方法[J]. 王琦,張榮華,王金海,王化祥. 儀器儀表學報. 2014(06)
[8]一種基于標簽遷移學習的改進正則化奇異值分解推薦算法[J]. 方耀寧,郭云飛,丁雪濤,蘭巨龍. 電子與信息學報. 2013(12)
[9]一種非均勻正則化的ECT重建方法[J]. 郭志恒,闞哲,邵富群,律德才. 儀器儀表學報. 2013(12)
[10]改進Landweber預迭代ERT圖像重建算法[J]. 肖理慶,王化祥,厲丹. 中國電機工程學報. 2013(23)
博士論文
[1]電阻層析成像(ERT)技術及其在兩相流檢測中的應用[D]. 王湃.西安電子科技大學 2013
[2]基于電阻成像技術的水平管氣液兩相流研究[D]. 許燕斌.天津大學 2009
碩士論文
[1]油氣潤滑ECT成像系統(tǒng)關鍵技術的研究[D]. 杜超.北方工業(yè)大學 2017
[2]基于粒子群算法的Tikhonov正則化方法研究[D]. 魏巍.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[3]粒子濾波與壓縮感知在ECT中的應用研究[D]. 黃國興.遼寧大學 2013
本文編號:3022784
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/shengwushengchang/3022784.html
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