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作为一种新兴的过程检测技术,电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography,ERT)由于具有非侵入、无辐射、低成本和响应快速等特点引起人们广泛重视。然而,由于其自身存在的病态性和非线性,空间分辨率通常较低,成像不能得到满意的效果。准确识别与监测工业生产过程的实时状态具有十分重要的意义。针对电阻层析成像技术逆问题存在的病态性,采用正则化类方法对其进行了系统的研究。为提高电学层析成像技术的成像精度、速度及抗噪性,主要开展的研究工作包括:(1)针对L0正则化方法的正则化参数选择问题,提出一种可自适应选择正则化参数的快速硬阈值迭代算法,该算法重建图像的边缘轮廓清晰,且算法的求解速度得到极大地提高。(2)对L1正则化方法在成像精度、成像速度及抗噪性等方面进行系统的研究。通过对小物体进行图像重建研究进一步验证了L1正则化方法在突变分布的边缘轮廓重建及抗噪性方面的优势;针对L1正则化方法求解速度慢的问题,提出一种混合正则化算法,通过将投影正则化方法与稀疏正则化方法结合,在改进算法成像速度的同时进一步提升了L1正则化求解算法的抗噪性。(3)为了更清晰地研究L1正则化方法与L2正则化方法在成像效果中的不同作用,提出Lq-Lp(p,q≤≤≤≤2121)正则化优化框架及其求解方法。通过仿真、实验与范数理论的分析发现:在q值与正则化参数不变的前提下,算法成像结果随正则化项指数p的增加先变好后变差,而其抗噪性逐渐变弱。(4)针对三维ERT存在的数据量大、病态性更加严重的问题,将稀疏化灵敏度矩阵方法及投影方法用于降低其逆问题求解时对计算机高性能的需求,并在最后提出具有较高抗噪性与求解速度的降维同步迭代重建算法,大大减少了三维ERT成像的计算量及对内存的占用量。(5)针对ERT系统在含有非导电相的两相介质分层分布测量中无法正常成像的问题,利用总变差(Total Variation,TV)正则化算法的稀疏化特性,基于界面位置判断方法提出有效数据重建及新灵敏度矩阵重建两种成像方法,仿真与实验证明了两种方法的可行性。