作為一種新興的過程檢測技術(shù),電阻層析成像技術(shù)（Electrical Resistance Tomography,ERT）由于具有非侵入、無輻射、低成本和響應(yīng)快速等特點引起人們廣泛重視。然而,由于其自身存在的病態(tài)性和非線性,空間分辨率通常較低,成像不能得到滿意的效果。準(zhǔn)確識別與監(jiān)測工業(yè)生產(chǎn)過程的實時狀態(tài)具有十分重要的意義。針對電阻層析成像技術(shù)逆問題存在的病態(tài)性,采用正則化類方法對其進行了系統(tǒng)的研究。為提高電學(xué)層析成像技術(shù)的成像精度、速度及抗噪性,主要開展的研究工作包括:（1）針對L0正則化方法的正則化參數(shù)選擇問題,提出一種可自適應(yīng)選擇正則化參數(shù)的快速硬閾值迭代算法,該算法重建圖像的邊緣輪廓清晰,且算法的求解速度得到極大地提高。（2）對L1正則化方法在成像精度、成像速度及抗噪性等方面進行系統(tǒng)的研究。通過對小物體進行圖像重建研究進一步驗證了L1正則化方法在突變分布的邊緣輪廓重建及抗噪性方面的優(yōu)勢;針對L1正則化方法求解速度慢的問題,提出一種混合正則化算法,通過將投影正則化方法與稀疏正則化方法結(jié)合,在改進算法成像速度的同時進一步提升了L1正則化求解算法的抗噪性。（3）為了更清晰地研究L1正則化... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：108 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 電阻層析成像技術(shù)簡介
        1.1.1 電阻層析成像發(fā)展歷程
        1.1.2 電阻層析成像系統(tǒng)設(shè)計
        1.1.3 電學(xué)層析成像技術(shù)圖像重建算法研究
    1.2 稀疏重建算法
        1.2.1 稀疏重建算法的發(fā)展
        1.2.2 稀疏重建算法的應(yīng)用
    1.3 論文創(chuàng)新點與內(nèi)容安排
第二章 電阻層析成像技術(shù)基本問題
    2.1 電阻層析成像技術(shù)基本原理
    2.2 正問題求解
    2.3 逆問題求解
        2.3.1 常用圖像重建算法
        2.3.2 正則化方法
    2.4 小結(jié)
第三章 稀疏正則化重建方法
0重建方法">    3.1 L₀重建方法
        3.1.1 算法介紹
        3.1.2 仿真結(jié)果
        3.1.3 實驗結(jié)果
1重建方法">    3.2 L₁重建方法
        3.2.1 算法介紹
        3.2.2 圖像重建結(jié)果
    3.3 混合稀疏正則化方法
        3.3.1 算法介紹
        3.3.2 算法復(fù)雜度比較
        3.3.3 算法參數(shù)選擇
        3.3.4 仿真結(jié)果
        3.3.5 實驗結(jié)果
    3.4 小結(jié)
p正則化重建算法">第四章 L_p正則化重建算法
    4.1 算法介紹
q-L_p優(yōu)化框架">        4.1.1 L_q-L_p優(yōu)化框架
        4.1.2 算法參數(shù)選擇
    4.2 仿真結(jié)果
1-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果">        4.2.1 L₁-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果
1.5-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果">        4.2.2 L_1.5-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果
2-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果">        4.2.3 L₂-L_p優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖像重建結(jié)果
    4.3 實驗結(jié)果
    4.4 p范數(shù)原理分析
    4.5 p模限制結(jié)果分析
    4.6 小結(jié)
第五章 三維電阻層析成像技術(shù)稀疏重建
    5.1 稀疏表示方法
        5.1.1 靈敏度矩陣稀疏化
        5.1.2 數(shù)據(jù)降維方法
    5.2 三維電阻層析成像圖像重建算法
        5.2.1 算法介紹
        5.2.2 重建結(jié)果分析
    5.3 小結(jié)
第六章 介質(zhì)分層分布的稀疏重建方法
    6.1 分層介質(zhì)及重建算法介紹
        6.1.1 ERT用于層狀分布介質(zhì)測量
        6.1.2 圖像重建算法介紹
    6.2 仿真結(jié)果
        6.2.1 基于有效數(shù)據(jù)的分層介質(zhì)重建
        6.2.2 基于敏感場的分層介質(zhì)重建
    6.3 實驗結(jié)果
    6.4 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于PCI總線的小口徑高壓力電容層析成像系統(tǒng)[J]. 楊道業(yè),許傳龍,周賓,王式民.  儀器儀表學(xué)報. 2007(08)
[3]一種基于電勢分布的電容成像敏感分布計算方法[J]. 牟昌華,彭黎輝,姚丹亞,張寶芬,蕭德云.  計算物理. 2006(01)
[4]Image Reconstruction Using a Genetic Algorithm for Electrical Capacitance Tomography[J]. 牟昌華,彭黎輝,姚丹亞,蕭德云.  Tsinghua Science and Technology. 2005(05)
[5]電容層析成像三維成像算法研究與軟件設(shè)計[J]. 王海剛,劉石,楊五強,姜凡.  儀器儀表學(xué)報. 2004(06)
[6]基于ECT、ERT信息融合的油/氣/水參數(shù)測量研究[J]. 鄧湘,彭黎輝,姚丹亞,張寶芬,徐苓安.  儀器儀表學(xué)報. 2002(S2)
[7]多激勵模式的電磁層析成像系統(tǒng)[J]. 劉澤,何敏,徐苓安,熊漢亮.  儀器儀表學(xué)報. 2001(06)



本文編號：3155738