基于L1-L1范数的电学层析成像静态成像算法

电学层析成像中静态成像算法的目标函数为电压测量值与电压计算值之间残差的范数与罚函数两项之和。目前,针对残差项的L1范数成像算法还较少,本文使用原始-对偶内点法,实现了目标函数中残差项和罚函数项均使用L1范数的重建算法,进行图像重建。研究表明使用基于L1-L1范数算法进行图像重建可获得较好的重建图像质量。

基于物理模型的静态电阻抗断层成像初步结果

目的 研究基于物理模型的静态电阻抗断层成像技术 .方法 使用电阻抗断层成像激励和测量系统 获得物理模型上的测量数据 ,应用正则化校正的 Newton- Raphson算法重构静态阻抗图像 .结果 对几种具有不同电阻率的背景溶液和琼脂目标得到了初步的静态阻抗图像 .背景溶液重构图像的灰度比较均匀 ,重构数值集中在一个较小的范围内 ,且与实际电阻率数值近似成比例关系 ;目标重构图像清晰 ,图像大小与实际大小接近 ,定位基本准确 ,不同电阻率的目标在重构图像中具有不同的数值和灰度 ,对多个目标可以明确区分 ;驱动电流的大小对重构结果的影响很小 .结论 EIT激励和测量系统 所得测量数据的精度基本能满足静态成像的要求 ,正则化校正的重构算法能够有效区分不同电阻率值的目标 。

一种基于加权频差阻尼最小二乘的准静态EIT算法

传统的准静态电阻抗成像算法不能减少背景在重构结果中造成的伪影,导致无法进行有效成像。针对这一问题,提出一种基于加权频差阻尼最小二乘法的成像算法。该算法对成像数据采用加权频差的处理方式,克服了背景对成像结果的影响;同时结合阻尼最小二乘重构算法的正则化方法,改善了EIT逆问题求解的病态性。算法功能在Visual C++环境下完成,并通过仿真实验和物理模型实验对该算法的有效性进行验证。结果表明,无论模型的背景阻抗分布是否随频率变化,该算法均能够准确地检测出扰动目标。因此,该算法是一种有效的准静态电阻抗成像算法。