静电层析成像(EST)被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像(ECT)等相对成熟的电学成像(ET)技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇...静电层析成像(EST)被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像(ECT)等相对成熟的电学成像(ET)技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解(SVD)处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质(RIP),采用l1范数正则化模型和原始对偶内点法(PDIPA)实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影(BP)算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建;2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。展开更多
文摘静电层析成像(EST)被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像(ECT)等相对成熟的电学成像(ET)技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解(SVD)处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质(RIP),采用l1范数正则化模型和原始对偶内点法(PDIPA)实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影(BP)算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建;2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。
