基于高斯回归预测的超声成像高分辨率重建

发布时间：2021-05-18 05:07

　　油水两相流过程的可视化检测对多相流研究与石油和化工等工业生产具有重要意义。超声层析成像技术具有非侵入、无辐射、安装方便等优点,在油水两相流检测中有很好的应用前景。针对超声层析成像实现低对比度声学特性的油、水两相介质分布重建问题,提出一种高分辨率图像重建方法。该方法通过构建基于阶段奇异值分解的降维同步代数重建算法,在保证重建精度的同时提高重建速度,并采用高斯回归模型将低分辨率的重建结果转化为高分辨率图像。仿真模拟测试结果表明,该算法重建图像误差小、分辨率较高,能满足实时成像要求。 

【文章来源】：中国科学院大学学报. 2020,37(02)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 超声层析成像原理与数学模型
    1.1 超声层析成像原理
    1.2 超声层析成像数学模型
2 图像重建算法
    2.1 同步代数迭代重建方法
    2.2 基于截断奇异值分解的SART算法
    2.3 高斯回归预测图像重建方法
3 仿真结果和讨论
    3.1 仿真设置
    3.2 成像结果
    3.3 成像速度
4 总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于已知振幅信息约束的叠层光电成像[J]. 王智博,张骏,李拓,史祎诗.  中国科学院大学学报. 2017(05)
[2]基于超声的管道内粉体体积分数的测量[J]. 李永明,苏明旭,袁安利,蔡小舒.  中国科学院大学学报. 2016(02)
[3]多相流过程参数检测技术综述[J]. 谭超,董峰.  自动化学报. 2013(11)
[4]21世纪多相流热物理学科的未来与挑战[J]. 郭烈锦.  科技导报. 1995(10)



本文编号：3193171