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电容成像双共轭梯度图像重建改进算法

马敏 范广永 孙颖

马敏, 范广永, 孙颖等 . 电容成像双共轭梯度图像重建改进算法[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(8): 1489-1494. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0015
引用本文: 马敏, 范广永, 孙颖等 . 电容成像双共轭梯度图像重建改进算法[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(8): 1489-1494. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0015
MA Min, FAN Guangyong, SUN Yinget al. Improved capacitance imaging biconjugate gradient image reconstruction algorithm[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(8): 1489-1494. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0015(in Chinese)
Citation: MA Min, FAN Guangyong, SUN Yinget al. Improved capacitance imaging biconjugate gradient image reconstruction algorithm[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(8): 1489-1494. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0015(in Chinese)

电容成像双共轭梯度图像重建改进算法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0015
基金项目: 

国家自然科学基金 U1733119

详细信息
    作者简介:

    马敏  女, 博士, 教授, 硕士生导师。主要研究方向:无损检测及新型传感器

    范广永  男, 硕士研究生。主要研究方向:无损检测及新型传感器

    孙颖  女, 硕士研究生。主要研究方向:无损检测及新型传感器

    通讯作者:

    马敏, E-mail: mm5739@163.com MA Min, E-mail: mm5739@163.com

  • 中图分类号: TB971

Improved capacitance imaging biconjugate gradient image reconstruction algorithm

Funds: 

National Natural Science Foundation of China U1733119

  • 摘要:

    针对电容层析成像技术(ECT)逆问题中软场效应的影响,以及重建图像时使用的传统迭代类算法迭代次数多、成像速度慢等问题,将双共轭梯度(BICG)应用到电容层析成像技术中,为了得到更好的重建效果,提出了双共轭梯度与正则化思想相结合来求解逆问题的最佳解。通过COMSOL5.3软件进行建模,使用MATLAB 2014a进行图像重建与图像评估,分别使用Tikhonov、Landweber、共轭梯度(CG)、BICG、所提改进算法进行图像重建。实验表明:所提改进算法的成像效果不仅优于其他迭代类算法,而且大大缩短了图像重建需要的时间;尤其对一些复杂流型成像效果更佳,图像错误率低至约0.2,相关系数高达约0.88,成像时间缩短至2.77 s,迭代次数减少至20次。

     

  • 图 1  传统ECT系统模型

    Figure 1.  Traditional ECT system model

    图 2  BICG算法计算流程

    Figure 2.  BICG algorithm calculation flowchart

    图 3  ECT系统仿真

    Figure 3.  ECT system simulation

    图 4  传感器电势分布

    Figure 4.  Sensor potential distribution

    图 5  各模型重建图像

    Figure 5.  Reconstructed images of each model

    表  1  IME计算值

    Table  1.   Calculated values of IME

    仿真模型 Tikhonov算法 Landweber算法 CG算法 BICG算法 改进算法
    核心流 0.3880 0.2537 0.2420 0.2857 0.2524
    双泡流 0.4201 0.3813 0.4227 0.3512 0.3503
    三泡流 0.4802 0.4254 0.5012 0.4003 0.4010
    层流 0.5046 0.4213 0.9344 0.3612 0.3410
    环流 0.6548 0.5826 0.5802 0.2013 0.2106
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    表  2  CORR计算值

    Table  2.   Calculated values of CORR

    仿真模型 Tikhonov算法 Landweber算法 CG算法 BICG算法 改进算法
    核心流 0.7012 0.8063 0.7901 0.7886 0.8095
    双泡流 0.6325 0.6418 0.6558 0.7802 0.7795
    三泡流 0.5361 0.5904 0.5418 0.6217 0.6223
    层流 0.5241 0.6908 0.0130 0.7146 0.7134
    环流 0.4529 0.4608 0.4621 0.8592 0.8786
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    表  3  成像算法数据对比

    Table  3.   Comparison of imaging algorithm data

    算法 迭代次数 成像时间/s
    Tikhonov算法 3.06
    Landweber算法 120 4.47
    CG算法 200 10.32
    BICG算法 50 3.12
    改进算法 20 2.77
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-01-16
  • 录用日期:  2019-02-02
  • 刊出日期:  2019-08-20

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