赵玉磊[1]2016年在《电容层析成像的图像重建算法研究与半物理仿真平台设计》文中认为电容层析成像(Electrical Capacitance Tomogyraphy)主要用于两相流和多相流的可视化测量。该技术根据测量得到的电容数据来重建被测物场中的介质分布。因具有非侵入、无辐射、低成本、可视化、便于安装与维护等优点,ECT被认为是一种具有广阔应用前景的检测技术。ECT技术是否能够成功应用,在很大程度上取决于图像重建算法的性能。本文首先对ECT传感器的敏感场模型与计算方法、“软场”特性机理及其影响进行较为深入的研究;在此基础上,为了弥补“软场”特性对图像重建的消极影响,提出两种新的图像重建算法,即DPSCO与ECT-CS图像重建算法,并对经典的Landweber法进行改进,以解决其半收敛问题；最后,设计一套ECT半物理仿真平台。主要完成以下工作内容：(1)阐述ECT系统的原理,对经典图像重建算法进行推导、分析与仿真,总结出经典算法的普遍症结,并解决Landweber方法的半收敛问题。首先,对ECT系统的组成结构与工作原理进行详细论述,并分析ECT技术在数学上的理论依据。其次,对灵敏度分布——这一在反问题求解中涉及到的关键因素进行深入分析。再次,对5种经典的图像重建算法(线性反投影法、Tikhonov正则化法、Landweber法、Newton-Raphson法,以及共轭梯度法)进行分析推导,对其优缺点进行总结,给出了仿真结果,并指出经典算法存在的普遍症结。此外,针对Landweber法的半定收敛性问题,对导致该问题的数学原因进行分析,构造一种压缩算子以实现Landweber法的稳定收敛,通过实验验证了改进后的Landweber法的收敛稳定性。(2)针对图像重建的重要先验条件(即灵敏度分布)的求解问题,基于有限单元法,通过建立ECT静电场电位分布的计算模型,得到灵敏度分布的数值解。在有限元法的意义下,描述灵敏度分布的计算过程,并给出其图形化的计算结果。(3)针对图像重建精度受“软场”特性制约的问题,基于粒子群优化原理,提出双粒子群协同优化的图像重建算法,并将其命名为DPSCO算法。首先,探究ECT“软场”特性的产生机理,并描述其物理表现,进而分析得到“软场”特性对图像重建的影响途径。在此基础上,提出DPSCO算法。在该算法中采用最小二乘支持向量机对图像样本进行训练,得到一个用以描述“软场”特性影响程度的先验条件。基于该先验条件构造粒子群优化的适应度函数,进而来补偿“软场”特性对图像重建的影响。同时,由于标准粒子群优化算法用于ECT图像重建中表现出早熟收敛,针对该问题,引入描述种群竞争的Lotka-Volterra方程,并设计双粒子群的竞争策略,从而使得粒子群具有更强的全局收敛性。最后,通过仿真实验证明,DPSCO算法能够弥补“软场”特性对重建图像精度的影响,虽然在计算时间上付出了一定的代价,然而,与LBP、Landweber和Newton-Raphson法相比,该算法可将重建图像的精提高200%～50%,并且比标准粒子群优化方法更易于收敛到全局最优。(4)针对经典算法的普遍症结,特别是对复杂流型的图像重建精度较低的问题,基于压缩感知理论,提出ECT-CS图像重建算法。该算法通过对两相流的流型进行合理分类,并针对每类流型建立一个样本子集,由所有样本集组成介电常数分布向量的完备或过完备空间,从而实现对任意介电常数分布向量的稀疏分解。利用压缩感知的理论框架及其成熟的信号重构算法,将图像重建转换为凸优化问题。同时,考虑图像重建结果因“软场”特性而产生的偏差,并对介电常数分布信号中的离散相分量进行单独求解,进而实现对“软场”特性影响的补偿。最后,通过仿真实验证明,与经典算法相比,ECT-CS算法能够将重建图像的精度提高60%以上,可满足高精度非实时检测的需要。(5)为了在一个平台上不仅能够对图像重建算法进行验证,还能兼顾电容传感器的研究与设计,引入半物理仿真的方法,设计开发一套ECT半物理仿真实验系统。利用LabVIEW平台,将传感器和数据采集单元设计为虚拟仪器,并借助MATLAB完成电容传感器的虚拟测量,给出了该虚拟仪器的设计结果及其图形化的实现方法。同时,利用基于DSP的嵌入式处理系统对图像重建单元进行物理实现,并给出了DSP系统各主要模块的硬件原理与软件实现过程。
林振东[2]2015年在《基于COMSOL的叁维ECT传感器结构参数研究》文中研究指明电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography, ECT）技术，是在被测物体周围均匀的放置一定量的电极，每两个电极构成一组电极对，测量电极对之间的电容值。利用这些电容值，通过图像重建算法重现待测物体内部不同介电常数物质的分布情况。同其他检测技术相比，电容层析成像技术有着简单的系统结构、低廉的价格、对被测物无破坏、无侵入、无污染的测量方式以及其快速的测量响应速度等优势。目前，在石油、电力运输、化工生产和冶金等领域，该技术都得到了广泛应用，特别是针对两相流的测量具有广泛的应用前景。电容层析成像技术目前大都限于二维ECT技术的研究，其利用单层测量电极，获得被测物体内部某一个剖面的图像信息。叁维ECT技术是近年来新兴的研究方向，在所用的传感器方面，同二维相比，其传感器结构为多层极板结构，通过在被测物体周围，设置多个测量极板，获得了被测物体内部敏感场的信息，从而能够进行对被测物体内部介质分布的叁维体绘制即叁维重建，得到的重建效果更加全面、直观。本文中，首先利用多物理场耦合软件Comsol Multiphysics建立系统模型；之后采用图像重建算法，利用Matrix Laboratory（Matlab）软件进行图像重建。在重建算法方面，本文采用了带自动阈值滤波的线性反投影（Linear Back Projection，简称LBP）算法，通过这种算法降低了重建图像的灰度伪迹，提高了重建图像的质量。为了研究采用不同重建区域进行重建，其对重建效果的影响，通过对不同重建区域进行图像重建，计算并比较了重建结果和重建误差，对重建区域的改变对重建效果的影响这一问题做出分析。本文研究了传感器极板排列结构的改变对传感器性能的影响，选取24极板的传感器结构进行研究。在保证传感器其他结构参数不变的前提下，改变传感器极板的排列结构，设计了叁种不同极板排列结构的传感器。通过对传感器的各项性能评价指标的计算，图像重建效果等方面的比较，分析传感器极板排列结构的变化对其性能的影响。介绍了Industrial Tomography Systems（ITS）成像系统，分析系统中传感器制作优势。由于该系统仅能够进行叁维ECT数据采集，但其缺乏直接叁维ECT重建算法，无法进行直接叁维ECT图像重建，反映了直接叁维ECT重建算法研究的重要性和发展空间，并通过仿真模型与实际模型参数的计算比较，验证了仿真模型的正确性和合理性。
张耘[3]2015年在《电容层析成像系统成像算法研究》文中研究表明电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography，ECT)是一种过程成像技术，近些年来作为多相流监测有效手段之一正在迅速发展。电容层析成像技术利用电容测量的工作原理获取管道内部截面可视化信息分布，由于其安全性高、探测非侵入、价格低廉等优点，电容层析成像技术具有十分广泛的应用范围。目前ECT测量技术仍存在许多待研究及待突破的技术难点，开展相关理论和技术研究具有重要意义和应用价值。本文基于12电极电容层析成像系统，针对ECT技术的反问题即图像重建问题进行研究。在深入分析研究不同图像重建算法的基础上，借助图像融合方法提高重建图像质量。根据现有算法缺陷，提出基于深度学习的ECT图像重建算法。本文主要工作如下：首先，基于本文的研究背景，对课题的研究意义进行了相关探讨，并对电容层析成像技术的发展及深度学习网络现状进行研究。其次，分析ECT系统的组成及工作原理，建立了ECT系统的数学模型，推导ECT图像重建过程。利用Matlab建立ECT仿真系统，研究目前常见的ECT图像重建算法，通过仿真系统对不同算法进行ECT图像重建，对比分析不同算法的优缺点。再次，结合ECT重建图像特点，利用离散小波分解技术，根据高低频带不同的融合规则对一幅迭代算法重建图像与一幅非迭代算法重建图像进行像素级融合，并进行仿真实验，与主流成像算法进行成像效果比较分析，证明本方法的有效性。最后，利用深度学习网络结合求解ECT反问题过程，提出基于深度学习的ECT图像重建算法，并通过实验证明该算法的有效性，与传统算法相比，其成像质量更高。
林甲楠[4]2015年在《电容层析成像图像重建数学理论及算法研究》文中进行了进一步梳理电容层析成像(Electrical Capacitance tomography，ECT)技术是20世纪80年代中后期发展起来的一种过程层析成像技术(Process Tomography，PT)，具有成本低，快速响应及测量的非侵入性和安全性好等优点，ECT已成为PT主流技术的研究和发展方向之一，目前ECT测量技术仍存在许多待研究及待突破的技术难点，开展相关理论和技术研究具有重要意义和应用价值。目前ECT系统的硬件设计主要集中在传感器的优化设计及提高数据采集系统两方面，对传感器设计，应合理调配各个参数使得敏感场分布相对均匀；对采集系统设计应提高数据采集系统的灵敏度，使其能更好地获取较微小的信号变化。同时在图像重建方面由于ECT中存在不适定性，即投影数据有限，获得独立电容测量值的数量比图像成像点的像素数量少，从而导致图像重建困难。因此在现有的硬件条件下探索合理的图像成像算法成为提高ECT技术的方式之一。本文以电容层析成像图像重建数学理论研究对象，并针对电容层析成像系统所涉及反问题求解与图像重建及图像重建质量的评价等问题展开研究，其主要研究内容如下。首先，从电容层析成像的系统硬件组成出发，分别阐述各组成部分，由数学理论着手引入ECT技术的反问题，以反问题模型入手，根据不同算法的特点，重点分析和研究了LBP算法、正则算法等非迭代算法，Landweber算法、牛顿算法和加权修正Gauss-Newton等迭代类算法。其次，根据ECT图像重建特点，由Newton及加权修正Gauss-Newton引出了一种基于分解型拟牛顿的ECT图像重建算法，并完成了算法的推导，后通过实验验证了算法的有效性。最后，以差分进化算法为基础，给出了一种基于种群熵及可变变异因子的自适应差分进化算法，完成了算法的推导，并将其应用到ECT系统图像重建中，通过实验验证了算法的有效性。
谭梧浩[5]2016年在《新型电学层析成像技术及其应用研究》文中提出电学层析成像(Electrical Tomography,简称ET)技术响应速度快、设备成本低、安全性好且无辐射,在两相／多相流测量领域具有重要的研究价值与广阔的应用前景。目前,ET技术的研究虽有很大进展,但其发展尚未成熟。一方面,现有电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,简称ERT)系统均采用接触式测量方法,其电极与被测流体直接接触,易导致电极的极化、沾污与电化学腐蚀等问题；另一方面,对于实际工业过程中的复杂介质分布,如油气水叁相流,单模态成像系统难以满足其状态监控与参数测量的需求,亟须研究双模态或多模态成像技术。电容耦合非接触式电导测量(Capacitvely Coupled Contactless Conductivity Detection,简称C4D)技术能够避免接触式电导测量系统的电极极化、沾污与电化学腐蚀等问题,从而有效消除电极污染所引起的测量误差,不仅为解决现有ERT系统由于电极与被测流体直接接触导致的一系列问题提供了有效办法,而且为ET技术的发展提供了一条新思路。本学位论文旨在提出并研究基于C4D原理的新型ET技术。一方面,本文提出并研究了一种基于C4D原理的新型ERT技术,即电容耦合电阻层析成像(Capacitvely Coupled Electrical Resistance Tomography,简称CCERT)技术；另一方面,本文提出并研究了一种基于C4D原理的新型双模态电容/电阻层析成像(Electrical Capacitanve Tomography/Electrical Resistance Tomography,简称ECT/ERT)技术。论文的主要研究工作与贡献如下：(1)提出了CCERT技术并验证了该技术的可行性；建立了CCERT传感器的数学模型并基于有限元方法(Finite Element Method,简称FEM)计算与分析了CCERT传感器的典型敏感场分布；提出了一种基于相敏解调(Phase Sensitive Demodulation,简称PSD)技术的测量方法以获取反映被测流体电导率分布的电阻测量值；研制了一套12-电极CCERT样机系统并验证了该系统的有效性。(2)为了克服CCERT图像重建问题的不适定性,一方面将Tikhonov正则化方法与同步迭代重建技术(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique,简称SIRT)相结合,提出了第一种CCERT图像重建新算法。另一方面,将Levenberg-Marquardt(简称L-M)方法与同步代数重建技术(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,简称SART)相结合,提出了第二种CCERT图像重建新算法。在12-电极CCERT样机上进行的图像重建实验表明：所提出的两种CCERT图像重建新算法的重建图像能够反映被测场域内介质的真实分布,比传统电学层析成像图像重建算法更适合于CCERT图像重建。第二种CCERT图像重建新算法能够自适应地选择具有正则性的阻尼因子,因而其使用更加方便。两种CCERT图像重建新算法的对比结果表明：在测量数据的误差与噪声较小时,建议采用基于L-M与SART的图像重建新算法,因为这种情况下其图像重建效果更优。在测量数据的误差与噪声很大时,推荐采用基于Tikhonov正则化与SIRT的图像重建新算法,因为其稳定性更好。(3)研究了CCERT技术在气液两相流流型辨识中的应用；基于CCERT技术并结合k近邻(k-Nearest Neighbor,简称k-NN)算法,提出了一种气液两相流流型辨识新方法。在12-电极CCERT系统上进行的流型辨识实验验证了该方法的可行性,对于典型流型的气液两相流如均相流、层状流与环状流,该方法的流型辨识精度分别为90.6%、91.3%与86.1%。(4)基于C4D技术的基本原理,提出了一种新型双模态ECT/ERT技术；研究并分析了新型双模态ECT/ERT技术的等效电路模型；基于数字相敏解调(Didgital Phase Sensitive Demodulation,简称DPSD)技术研制了新型一体化双模态ECT/ERT系统,该系统可获取同一截面上反映被测介质分布的电容或电阻信息；分别在ECT模态与ERT模态下,采用线性反投影算法实现了图像重建。在12-电极双模态ECT/ERT样机上进行的静态实验与动态实验同时验证了所提出的双模态ECT/ERT技术的可行性与所研制的双模态ECT/ERT系统的有效性。(5)为了实现新型双模态ECT/ERT系统工作模态(ECT模态或ERT模态)的自动切换,基于k-NN算法,提出了一种适用于该系统的模态辨识方法。研究结果表明：基于k-NN算法的模态辨识与切换方法能够正确地选择系统工作模态。
邵晓寅[6]2003年在《电容层析成像技术在气液两相流检测中的应用研究》文中进行了进一步梳理两相流系统是一个复杂的非线性动态系统，相问存在着界面效应和相对速度，致使两相流参数检测的难度较大。在国际上，两相流参数检测也是一个急待发展的探索研究领域。在两相流系统中，空隙率和流型是两相流中两个非常重要的参数。两相流的空隙率的在线测量对生产过程的计量、控制和运行的可靠性具有重要意义。两相流的不同流型不但影响两相流的流动特性和传热传质等性能，而且影响两相流系统其它参数的准确测量，两相流流型的准确辨识对两相流系统有重要的意义。因此两相流的空隙率测量和流型辨识是该领域中的两个重要研究方向。本文基于电容层析成像技术(ECT-Electrical Capacitance Tomography)，对气液两相流的空隙率测量和流型辨识方法进行了研究，并通过实验进行了验证，得到了一些有益的结论：提出了一种基于Tikhonov正则化原理和SIRT(Simultaneous ReconstructionTechnique)算法相结合的组合型量化图像重建新算法。为了克服图像重建中的不适定性问题，利用Tikhonov正则化原理进行初始图像重建。SIRT算法则用来对初始重建图像进行迭代改善以获得最终重建图像，改善了重建图像的质量。将新算法和FLBP(Filter Linear Back Projection)算法进行比较，结果表明重建图像的质量有了提高。实际计算表明新算法的实时性较为理想，在将截面划分成54个像素，SIRT迭代10次的情况下进行一次成像所用的时间为0． 08秒。经实验证明组合型量化图像重建算法是有效的。针对油气两相流电容测量的实际情况，去掉12个相邻电极对所构成的电容测量值，采用余下的54个电容值进行图像重建工作。去掉12个相邻电极对的电容值可以带来以下好处。首先，去掉相邻电极对时电容传感器灵敏场整体较为平滑，这对提高ECT整体成像精度带来一定的帮助。其次，通过比较仿真实验所得的电容数值和实测电容数值，发现两者有差异，且主要体现在由两者相邻电极构成的12个电容上，远高于非相邻电极对构成的其他54个电容。去掉这12个电容测量值可减少这种差异对图像重建的影响。最后，去掉这12电容值后，权重系数矩阵的维数从66减少到54，而维数的降低将有效地减少图像重建的计算时间，提高系统实时性能。去掉12个电容测量值表面上看似乎是损失了一些测量信息，而实际上仿真测试和实验验证均证明经过这样处理以后成像精度和成像速度得到了提高，更有利于图像重建。将组合型量化图像重建算法应用到气液两相流的空隙率测量中。实验结果表明 摘 要一 在 0～100％测量范围内空隙率测量最大误差可小于 6％，得到一个空隙率测量 值算法耗时小于0j秒。．将组合型量化图像重建算法应用到气液两相流的流型辨识中，并组合模糊模式 识别技术进行气液两相流流型的辨识。并且通过大量的实验研究获得用于流型 辨识的参数矩阵。提出的模糊流型辨识方法能够实现油气两相流的核心流、环 状流、层状流、均相流和塞状流等典型流型的在线辨识。对于均相流、层状流、 核心流和环状流等流型辨识的准确率高于 95％，判别一个流型耗时小于 0．15 秒。塞状流的辨识准确率高于90％。．以组合型量化图像重建算法为理论基础，开发了气液两相流空隙率实时测量和 流型在线辨识软件，从软件的技术指标可以看出，使用本软件进行空隙率实时 测量和流型在线辨识时具有较好的实时性。
张立新[7]2010年在《基于最小二乘法的电容层析成像图像重建算法》文中研究表明多相流参数的检测技术是一个迫切需要发展的研究方向。但是由于多相流之间存在着相对速度和界面效应等问题,导致了多相流参数检测的难度系数较大。经过近几年来的研究发现,过程层析成像技术在解决多相流检测的问题上具有广阔的工业应用前景和很大的潜力。而过程层析成像技术中的电容层析成像技术以其成本低廉、多点测量、非侵入性、适用范围广、安全性能好、响应速度快、结构简单等优点,成为过程层析成像技术中的主要研究方向,但是由于电容层析成像技术尚不成熟,还无法满足工业应用的标准,因此有待于进一步的研究。本文以基于电容传感机理的12电极电容层析成像系统为研究对象,主要探讨了用电容层析成像技术进行多相流图像重建等有关问题,针对电容层析成像系统中的“软场”效应和病态问题,基于最小二乘法和迭代法结合的方法,提出了一种最小二乘法约束迭代的图像重建算法。主要研究了以下内容:1.结合课题背景,指出了在科研及工业生产中,多相流检测技术的重要意义,对多相流的特点及参数进行了分析,阐述过程层析成像系统的基本原理和发展现状。2.分析了电容层析成像系统的组成及工作原理,阐明了ECT图像重建算法的数学原理和意义,并对其基本特点和发展现状进行了归纳和概括。3.系统地介绍了最小二乘法,阐述了最小二乘法的基本思想,探讨与分析了将最小二乘法用于图像重建的数学模型与整个过程,针对最小二乘法在图像重建中的不足,以最小二乘法和迭代法相结合为出发点,建立了图像重建的数学模型。实验证明该数学模型是正确的,能满足图像重建的要求。4.提出了一种最小二乘法约束迭代法的图像重建算法,完成了算法的收敛性分析和证明,算法在图像重建中使迭代步长在保证收敛的情况下达到最优。实验结果证明重建的图像质量得到改善。
于金平[8]2016年在《电容层析成像图像重建与融合方法研究》文中认为电容层析成像技术(ECT)是应用最为广泛的过程层析成像技术(PT),由于它安全性能好、适用范围广、价格相对低廉和非侵入式等优点,所以在工业生产业、化学制造业、航天航空业、医学研究业等现实生活中被广泛推崇,成为目前流动层析成像技术主要研究热点和发展趋势。ECT反问题求解是ECT技术最为成功的应用,重建图像的速度与精度决定图像质量的好坏。本文着重分析了ECT系统本身存在的“软场”特性和求解过程中遇到的“病态”性以及“不适定”性等问题,深入研究了电容层析成像技术的反问题求解和图像重建算法,针对ECT图像重建算法质量问题,提出了两种改善图像精度算法,主要工作内容如下:1.了解电容层析成像技术的成像原理,结合课题研究的背景和意义,分析当前的国内外发展现状以及发展趋势,指出多相流技术在各行各业生产中存在的重要意义。2.分析PT技术的数学理论和实际应用,从而深入研究ECT技术成像机理并对其建立数学模型。针对灵敏度分布函数图像重建原理,对灵敏度函数进行有效数学论证。3.研究ECT反问题的知识,并对几种典型的重建算法进行模拟仿真,通过MATLAB软件仿真得到重建图像进行对比和误差分析,获得各类算法的优势,力图找到差异算法的差别应用范畴。4.针对图像成像质量差问题,提出一种基于局部方差的电容层析成像技术的图像融合方法。采用多源图像分析处理技术,对重建图像采用不同融合规则处理,得到新的融合图像。实验表明,融合后的图像成像精度很高,误差较小。5.引用禁忌搜索算法到ECT图像重建算法中,通过设定目标函数,限制特设准则、终止准则等完成图像重建。融合算法和禁忌搜索算法重建图像质量都很高,但是禁忌搜索算法对初始值的选定要求很大,算法复杂性很高。
徐丽媛[9]2013年在《电容层析成像图像重建数学理论及模型研究》文中认为电容层析成像技术(ECT)是一种基于电容敏感原理的过程层析成像技术。多相流参数的检测过程难度比较大，主要是因为多相流之间的截面效应和相对速度等问题。使多相流参数的检测技术成为当前急需发展的重要研究方向。通过国内外专家多年的研究，从过程层析成像技术的出现到发展，多相流参数的检测难题得到了有效的解决，并在工业应用上具有很大的发展前景。由于低成本、非侵入性、安全性能高、结构简单、适用范围广、多点测量、响应速度快等优点，电容层析成像技术成为当前过程层析成像技术中的主要研究点。但电容层析成像的技术发展的还不成熟，无法达到工业要求的标准，因此电容层析成像技术的研究和发展是现在工业应用的迫切需要。论文的研究对象是采用12电极的电容层析成像系统，探讨了Landweber迭代算法在电容层析成像系统中的图像重建遇到的问题，提出了基于Landweber迭代的超分辨率算法。主要的研究内容有以下几点：1．结合课题背景，指出了在工业生产和科研中，电容层析成像技术的重要意义，阐述了该技术在国内外的发展现状，对其前景进行分析；2．阐述了电容层析成像系统的组成部分，工作原理，及其主要特点，以及分析了敏感场的数学模型建立过程和图像重建的数学模型理论；3．阐述了有限元方法的设计思想，详细分析了传感器截面剖分的过程，通过计算得出剖分结果，明确插值函数，建立有限元方程组，以及建立相应的数学模型；4．阐述了电容层析成像技术的图像重建算法基本思想和特点，对LBP算法、最速下降法、Newton算法、Tikhonov正则化算法和Landweber算法分别进行了详细介绍；5．针对图像重建中存在的反问题的病态性和“软场”效应，提出了一种基于Landweber的超分辨率算法，通过实验仿真验证了算法的有效性，并对ECT的系统图像重建的质量进行评估。
许鑫[10]2014年在《直接叁维电容层析成像传感器优化及重建算法的研究》文中认为电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography, ECT）技术就是在待测物体周围均匀的布置电极，测量电极对之间的电容值，利用这些电容值通过算法重现待测物体内部不同介电常数物质的分布。与其他检测技术相比，电容层析成像技术以其非侵入性、结构简单、便携性、价格便宜、无辐射危害、容易实现、响应时间快速等优势，在石油、化工、电力及冶金等行业中的两相流测量具有广泛的应用前景。直接叁维ECT重建是在待测物体周围布置多层测量极板，需要测量同层异层极板对之间的电容值，叁维成像略过了二维断层成像这一有误差的环节，使图像直接在重建过程中产生，这样能够获得更高质量的重建图像，具有很大的研究价值。本文利用多物理场耦合软件Comsol Multiphysics进行直接叁维ECT系统的正问题建模，用Matlab软件进行直接叁维ECT系统的逆问题重建。本文对18极板的传感器结构进行研究，基本结构为轴向上分为叁层，每层均匀分布六个极板。主要从传感器屏蔽结构、极板轴向长度、相邻极板层旋转这叁方面考察了其对直接叁维ECT系统造成的影响。通过对最大、最小电容值，电容的动态范围，灵敏度均匀性，灵敏度矩阵的条件数，图像重建效果等方面的分析得出以上结构参数对直接叁维ECT系统的影响，确定出各方面都比较有优势的传感器结构。为了加快Landweber算法重建速度，消除低灰度伪迹，获得重建速度更快质量更好的ECT重建图像，本文提出了一种自动获取阈值的新方法，将此种方法以两种方式应用到Landweber算法中，分别称为自适应阈值滤波法和嵌入式阈值滤波法，并与Landweber算法及统一阈值Landweber算法进行了比较研究。文中利用叁种指标来评估图像重建效果，通过仿真实验表明两种新算法与Landweber算法及统一阈值Landweber算法相比无论是计算量还是重建图像质量都有显着的改善，且两种新的滤波方法中自适应阈值滤波法重建效果较好，嵌入式阈值滤波法重建速度较快。
参考文献：
[1]. 电容层析成像的图像重建算法研究与半物理仿真平台设计[D]. 赵玉磊. 西安电子科技大学. 2016
[2]. 基于COMSOL的叁维ECT传感器结构参数研究[D]. 林振东. 沈阳工业大学. 2015
[3]. 电容层析成像系统成像算法研究[D]. 张耘. 哈尔滨理工大学. 2015
[4]. 电容层析成像图像重建数学理论及算法研究[D]. 林甲楠. 哈尔滨理工大学. 2015
[5]. 新型电学层析成像技术及其应用研究[D]. 谭梧浩. 浙江大学. 2016
[6]. 电容层析成像技术在气液两相流检测中的应用研究[D]. 邵晓寅. 浙江大学. 2003
[7]. 基于最小二乘法的电容层析成像图像重建算法[D]. 张立新. 哈尔滨理工大学. 2010
[8]. 电容层析成像图像重建与融合方法研究[D]. 于金平. 哈尔滨理工大学. 2016
[9]. 电容层析成像图像重建数学理论及模型研究[D]. 徐丽媛. 哈尔滨理工大学. 2013
[10]. 直接叁维电容层析成像传感器优化及重建算法的研究[D]. 许鑫. 沈阳工业大学. 2014
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