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气液两相反应体系广泛存在于过程工程的诸多领域,是一典型的复杂系统,其中气泡聚并、破碎动态演化行为,对反应器的传质传热效率有着重要影响,进而影响整个反应器的性能,因此,通过无干扰测量阐明气泡群这一重要介尺度结构的动态演化机理是深入理解气液两相复杂体系的关键。基于X射线的双视角成像对于实时测量气泡的动态行为有着具大的潜力。然而,由于只有两个投影角度,CT成像传统的FBP(Filtered Back Projection,滤波反投影)算法的重建精度过低。基于CS(Compressed Sensing,压缩感知)的重建算法已经被广泛应用扇形束、锥形束及其他扫描形式的CT系统,展示了其从稀疏视角下的投影数据高精度重建图像的能力。用基于CS的CT算法有望提高双视角下的气泡CT图像的重建精度。本文以TV(Total Variation,总变差)最小这一经典的基于CS的重建方法为最优化模型,以SD-POCS(Steepest Desent-Projection onto Convex Sets,最速下降-投影到凸集上)算法来解TV模型,从而实现双视角下的气泡图像的高精度重建。具体来说,做了如下几个工作:(1)用计算机仿真方法仿真出了气液两相流系统和基于面阵探测器的双视角下的CT系统,得到了投影数据。(2)基于D2D(Discrete to Discrete,离散到离散)模型,将CT成像的正过程建模成了一个线性方程组。为解此欠定线性方程组,设计了基于TV最小的最优化模型。为求解TV最小化问题,设计了改进的SD-POCS算法。基于此算法,设计并实现了图像重建程序,并使用仿真出的投影数据重建出了仿真系统中的气泡图像。(3)设计并实现了气泡CT图像的后处理及识别,达到了气泡检测的指标要求。仿真实验表明,本文提出的最优化模型、设计和改进的成像算法能有效用于双视角下的气泡图像重建,提高了重建精度,为下一步研发基于X射线双视角成像的气泡无干扰测量系统提供了算法准备。