本文關(guān)鍵詞：基于迭代方法的超聲波CT溫度場重建

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【摘要】：超聲波CT是一種新型的非接觸測量方法,它具有成本低、效率高、對人體無害等優(yōu)點,逐漸成為了無損測量研究的新熱點,在工業(yè)測量、地質(zhì)測量、醫(yī)學成像等方面有著廣泛的應(yīng)用前景,本課題主要研究了基于迭代的超聲波CT重建算法,解決了超聲波CT溫度場重建的問題,能夠應(yīng)用在室溫測量、大氣監(jiān)測等方面,因此本課題具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。重建算法是超聲波CT的重要環(huán)節(jié)之一,是保證測量準確度的核心問題。重建算法就是根據(jù)測量的時間數(shù)據(jù),反推出超聲波的速度,進而獲得待測物理量的過程。本文重點研究了基于迭代的幾種重建算法,并通過仿真實驗比較分析了各種算法的特點和適用范圍。本文的主要工作有：(1) 闡述了超聲波CT的概念和基本原理,總結(jié)了已有的重建算法,包括濾波反投影、最小二乘法、奇異值分解、Tikihonov正則化、代數(shù)重建法、聯(lián)合迭代法、最大似然期望最大化法等,并利用以上算法進行了空氣溫度場重建的仿真實驗,比較了各算法的重建結(jié)果和準確度,為實際應(yīng)用提供了有效的參考。(2) 提出了一種基于非最小最優(yōu)化的超聲CT重建算法,并用該算法進行了單峰溫度場重建的仿真實驗,得到了較好的重建結(jié)果,根據(jù)實驗結(jié)果分析總結(jié)了非最小最優(yōu)化算法的特點,以及該算法的適用范圍。(3) 根據(jù)最大似然期望最大化(ML-EM)原理推導出了新的溫度場重建方法。新算法用高斯分布的模型取代了傳統(tǒng)的泊松分布模型。文中通過仿真實驗證明了新算法的有效性和正確性,尤其是當測量誤差比較嚴重時,新算法的各項誤差表現(xiàn)都顯著優(yōu)于原算法。(4) 提出了一種的新的超聲CT修正方法,該方法利用計算出的速度值和真實值構(gòu)造稀疏矩陣方程,用Bregman迭代求解稀疏矩陣方程,最后根據(jù)求出的解對重建結(jié)果進行誤差校正。仿真實驗證明,通過Bregman迭代能夠有效剔除顯著誤差。尤其當這種修正方法與高斯ML-EM算法結(jié)合時,能夠改善在邊界處的誤差情況,具有較高的準確性和邊界保持能力。(5) 進行了溫度場和風力場的同步重建,并完成了3D重建仿真實驗。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB559;R814

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本文編號：1198251