摘要
将基于近似最优正则化参数的 Tikhonov方法应用于电容成像 (Electrical capacitance tomography,ECT)图像重建以解决其中存在的病态性问题 ,并利用几种典型分布对该方法进行仿真测试。数值结果表明 ,在先验知识满足的条件下 ,近似最优参数法所找到的正则化参数是对最优正则化参数的较合理近似。在重建结果方面 ,基于近似最优参数的 Tikhonov方法在不同的介电常数分布下与目前普遍采用的线性反投影算法 (Linearback projec-tion,LBP)各有优势。结果表明 ,该方法尚不能完全取代 LBP算法 ,但能在一定程度上弥补 LBP算法的不足。
Tikhonov regularization based on ‘near optimal’ regularization parameter is used to treat the ill posedness in the image reconstruction for electrical capacitance tomography (ECT), and examined by simulation for some typical permittivity distributions. Numerical results show that ‘near optimal’ parameter can be considered as an acceptable approximation of optimal regularization parameter with available priori information. Tikhonov regularization based on the parameter can provide better reconstructions compared with the linear back projection (LBP) for some permittivity distributions. Results show that the algorithm is salutary supplement to LBP.
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第4期429-432,共4页
Journal of Data Acquisition and Processing
基金
国家自然科学基金 (60 2 0 40 0 3 )资助项目。
关键词
LBP
成像
性问题
ECT
图像重建
反投影
方法
正则化
算法
近似
electrical capacitance tomography
image reconstruction
Tikhonov regularization
near-optimal regularization parameter
