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电磁层析成像敏感场特性分析及图像重建算法研究

作　者: 何楠
导　师: 程轶平
学　校: 北京交通大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 电磁层析成像 敏感场 激励模式 图像重建算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 68次
引　用: 2次
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内容摘要


摘要：电磁层析成像(Electromagnetic Tomography)技术是一种基于电磁感应原理基础上新型的过程层析成像(Process Tomography)技术,本文将探索电磁层析成像技术不同激励模式下的敏感场特性和图像重建算法。电磁层析成像的原理是激励磁场从不同角度激励含有导磁或导电物质分布的空间,而物场中的所含有的导电物质会产生电涡流、导磁的物质会形成感应磁场,这样就会改变原有物场的电磁特性分布,再通过检测线圈从不同方向测得的数据,送入数据处理和图像重建单元因而能够重建出空间中导电、导磁物质的时空分布图像。本论文通过对电磁层析成像理论的研究,分析了EMT正问题与逆问题的模型,并用有限元仿真软件Ansys仿真了16检测线圈16激励方向下的敏感场分布图,比较了单线圈和平行场模式下的敏感场的分布情况,并对Landweber算法进行了正则化改进,应用在电磁层析成像中。本文具体内容如下：1.结合电磁层析成像的国内外研究现状,根据电磁层析成像基础理论知识,研究了电磁层析成像正问题和逆问题的模型原理,并分析了正问题和逆问题模型。2.选择有限元仿真软件Ansys对电磁层析成像的正问题进行了求解,通过区域划分和分片插值,将二次泛函的极值问题转化为普通的多元二次函数极值问题,再运用有限元剖分转化成为矩阵方程组求解正问题。3.计算了电磁层析成像圆形传感器下的敏感场分布,比较了单线圈和平行场两种激励模式下的敏感场的分布情况,并用有限元仿真软件Ansys仿真了16个检测线圈16个激励方向下的敏感场分布图。4.分析了EMT系统的一些常见的图像重建算法,包括线性反投影算法(LBP)、 Tikhonov正则化法、神经网络法、代数ART法,Landweber迭代法。结合有限元仿真得到的先验条件,用VC++仿真了LBP、Tikhonov算法,并对Landweber算法进行了改进,用Tikhonov正则化计算的初值代替了原有的以LBP为初值的Landweber算法,比较了这三种重建算法的图像重建效果,分析了正则化因子和迭代步长对改进后的Landweber算法图像重建的影响。

全文目录


致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-18
  1.1 过程层析成像  11-14
    1.1.1 过程层析成像(PT)技术的发展历程  11-12
    1.1.2 过程层析成像基本原理和发展趋势  12-13
    1.1.3 电学层析成像技术  13-14
  1.2 电磁层析成像  14-16
    1.2.1 电磁层析成像(EMT)技术的发展及现状  14-15
    1.2.2 电磁层析成像技术的应用前景  15-16
  1.3 本论文主要研究内容和论文结构  16-18
2 电磁层析成像的基本理论  18-26
  2.1 电磁层析成像系统的基本原理  18-19
  2.2 EMT的正问题和逆问题综述  19-23
    2.2.1 EMT正问题模型  20-22
    2.2.2 EMT逆问题模型  22-23
  2.3 不同电磁特性物质与电磁激励场的相互作用  23-26
3 EMT敏感场的计算和仿真研究  26-39
  3.1 电磁层析成像系统传感器结构和数学描述  26-27
  3.2 有限元方法介绍  27-31
    3.2.1 有限元求解方法  27-29
    3.2.2 有限元解EMT正问题  29-31
  3.3 不同线圈激励模式下的敏感场的分析和计算  31-36
    3.3.1 单线圈激励模式敏感场分析  32-33
    3.3.2 平行场激励模式敏感场分析  33-36
  3.4 数据的归一化处理  36-38
  3.5 本章小结  38-39
4 EMT图像重建算法的研究  39-49
  4.1 EMT图像重建算法概述  39-40
    4.1.1 EMT图像重建算法的重要性  39-40
    4.1.2 影响图像重建算法的具体的几个因素  40
  4.2 常见的图像重建算法分析和比较  40-42
    4.2.1 线性反投影算法  41
    4.2.2 Tikhonov正则化法  41-42
    4.2.3 神经网络法  42
    4.2.4 代数ART重建算法  42
  4.3 基于正则化的Landweber电磁层析成像图像重建算法  42-44
  4.4 EMT图像重建的仿真结果  44-48
  4.5 本章小结  48-49
5 论文总结和展望  49-51
  5.1 论文总结  49
  5.2 工作展望  49-51
参考文献  51-54
作者简历  54-56
学位论文数据集  56

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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