电容成像双共轭梯度图像重建改进算法

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。      

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

优化Landweber迭代快速电磁层析成像图像重建算法

电磁层析成像(EMT)中灵敏度矩阵的病态性、不适定性导致重建图像质量较差。为了提高重建图像的质量与速度，提出了一种优化Landweber迭代快速图像重建算法。首先，对灵敏度矩阵作降维映射，去除灵敏度矩阵中的冗余信息，减少每次迭代的计算量。然后，利用人群搜索算法(SOA)优化降维后的灵敏度矩阵，降低灵敏度矩阵的条件数，改善其病态程度。最后，通过Landweber迭代算法和预处理后的灵敏度矩阵进行图像重建。仿真实验结果表明:相同实验条件下，相比于Landweber迭代算法，所提算法有效提高了成像质量，降低了成像运算量。      

基于改进MRNSD算法的电阻抗层析成像

电阻抗层析成像（EIT）作为一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）无损检测方法，具有成本低、无辐射、可视化等优点，受到研究者广泛关注。EIT逆问题具有严重的病态性，通常采用正则化算法改善成像质量。基于修正残差范数最陡下降法（MRNSD），利用其在减少图像伪影和保持边界信息方面的优势，针对该算法存在的半收敛性和抗噪声效果差等问题，采用预处理和软闭值方法对MRNSD算法进行改进。通过仿真和实验，对比所提改进算法与几种常用算法的成像效果。结果表明，所提算法有效提高了EIT图像质量和抗噪声能力，并且实现了最佳迭代次数的自动更新，有利于推动EIT方法在CFRP损伤检测中的实际应用。      

极稀疏投影数据的CT图像重建

从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像，从而能够在显著降低计算机断层成像（CT）检查X-射线辐射剂量的前提下，提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建，提出了投影驱动的系统模型，并将CT迭代图像重建与压缩感知（CS）理论相结合，设计了一种CT迭代图像重建算法，且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下（[0，2π）范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度），算法数值精度高，计算复杂度低，内存开销少，有很强的工程实用性。      

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测

电阻抗层析成像（EIT）是一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

基于波动光学的显微光场成像点扩散函数

光场Micro-PIV通过Lucy-Richardson（L-R）算法对光场图片进行反卷积重建,从而获得示踪粒子的三维坐标信息,准确的点扩散函数（PSF）是L-R算法完成重建的前提,而现有PSF模型不适用于光场Micro-PIV系统。为此,建立了基于波动光学的显微光场成像PSF模型,进行了数值仿真,获得了模拟PSF图像,并通过结构相似性算法计算了模拟PSF图像与实际PSF图像的相似度,进一步利用L-R算法结合PSF对单个粒子和不同浓度下示踪粒子的流场进行了三维重建。结果表明:模拟PSF图像与实际PSF图像相似度大于0.94,表明PSF模型具有较高的准确性;单个粒子的三维坐标误差在一个像素以内,并可准确地获得不同浓度下示踪粒子的三维坐标信息,进一步验证了模型的准确性,为光场Micro-PIV实现瞬时三维速度场测量奠定了基础。      

基于改进联合稀疏EIT算法的CFRP材料检测

针对应用电阻抗层析成像技术(EIT)对碳纤维增强复合材料(CFRP)损伤检测的高度病态性问题,提出了一种联合L₁和L₂范数的稀疏正则化泛函模型,并在迭代过程中通过构建一种新的约束项来优化求解。仿真结果表明,与传统算法相比,改进联合稀疏EIT算法能够有效改善损伤图像的电极伪影,提高损伤边缘清晰度,增强损伤辨识定位准确度。CFRP层压板检测实验结果表明,改进联合稀疏EIT算法能够提高图像重建的抗干扰能力,具有良好的鲁棒性及适用性。     

不完全角度CT图像重建的模型与算法

为了提升不完全角度计算机断层成像(CT)图像的重建精度和重建效率,研究了有限角度和稀疏角度下的CT图像重建问题,提出新的全变差最小化目标函数,通过将上一步迭代重建的图像作为反馈加入到新的迭代之中,不断更新目标函数的已知项。在算法求解时,采用增广Lagrangian罚函数方法,将约束问题非约束化,并将之转化为等价的3个子问题,通过在交替方向上求解子问题来获得优化问题的最优解。实验结果表明,该算法重建出的图像信息完整,细节清晰,重建精度高,与Split Bregman算法相比,本文算法结果的相对均方误差可下降42.1%~98.5%,条纹指标可下降42.8%~98.5%。     

一种基于区域划分的改进ORB算法

针对传统ORB算法所提取的特征点分布不均匀、存在冗杂，且不具有尺度不变性的问题，提出了一种基于区域划分的改进ORB算法。算法根据需要提取的特征点总数和所划分的区域个数计算每个小区域需要提取的特征点个数，解决了在特征点提取过程中特征点重叠和特征点冗余的问题；通过构建图像金字塔，在每一层图像金字塔上提取特征点，解决了ORB算法提取的特征点不具有尺度不变性的问题。实验结果表明:在不损失图像匹配精度的同时，所提算法提取的特征点更加均匀合理，在提取速度上也较传统ORB算法提升了16%左右。      

电阻抗成像的加权Newton Raphson算法

利用一个适当的权矩阵对用于电阻抗成像图像重建的NewtonRaphson算法作了改进,提出了加权NewtonRaphson算法.该方法能克服普通NewtonRaphson方法重建图像时分辨率不均匀性,这种不均匀性来自反问题的病态以及注入电流,电极配置,各像素的几何位置等诸多数学物理因素.与普通NewtonRaphson算法相比,加权NewtonRaphson算法的计算量几乎没有增加,但其图像重建效果却有明显改善.文中还详细讨论了权矩阵的计算方法.     

基于ICP的稳态部分可辨编队目标精细跟踪算法

针对稳态编队在部分可辨条件下精细跟踪的难题,提出了一种基于迭代就近点(ICP)的稳态部分可辨编队精细跟踪算法。首先将ICP算法思想应用于编队成员拓扑的点航关联中,将k时刻的位置状态估计通过最近点循环迭代逼近k+1时刻的量测,在关联判决时采用双门限原则应对部分可辨所带来的漏观测问题,以提高关联时的容错性能;进而采用概率最近邻对漏观测航迹进行填补,以进一步保证跟踪的可靠性;最后,采用多模型法实现编队成员航迹滤波更新,以保证航迹的跟踪滤波精度。仿真结果表明,与现有的基于模版匹配的编队目标跟踪算法以及经典的多假设多目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪可靠性与精度,且在编队拓扑发生缓慢变化时具有更高的正确跟踪率。     

A debris image tracking using optical flow algorithm

This study proposes a motion detection and object tracking technique for GEO debris in a sequence of images. A couple of techniques (called the “stacking method” and “line-identifying technique”) were recently proposed to address the same problem. Although these techniques are effective at detecting the debris position and motion in the image sequences, there are some issues concerned with computational load and assumed debris motion. This study derives a method to estimate motion vectors of objects in image sequence and finally detect the debris locations by using a computer vision technique called an optical flow algorithm. The new method detects these parameters in low computational time in a serial manner, which implies that it has an advantage to track not only linear but also nonlinear motion of GEO debris more easily than the previous methods. The feasibility of the proposed methods is validated using real and synthesized image sequences which contain some typical debris motions.