ERT图像重建算法及图像质量评估

发布时间：2025-03-18 22:59

　　近年来,电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography,ERT)是一项发展比较迅速的技术,具有低成本、无放射性、可视化和非入侵的特点,主要以电磁场的似稳场为理论基础,在多个领域中有广泛的应用。因此,ERT成为可视化检测领域的研究热点。在实际应用中,由于无法获得管道内部的真实情况,只能凭借图像重建来获得管道内部的实际情况,为了减少在实际应用的麻烦,成像精度较高的ERT图像重建算法至关重要。所以本文提出长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)+全连接神经网络ERT图像重建算法,先使用LSTM算法对ERT图像测量电压进行分类,消除因流型类别不同造成的干扰,再用全连接神经网络实现ERT图像的重建,用208个测量电压的值作为输入,将管道内剖分为1024个成像像素,作为网络的输出,将成像结果与线性反投影(Local Binary Patterns,LBP)和径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络等经典算法成像结果进行对比。实验结果表明,用本文所提算法重建的ERT图像具有更高的精度。对ERT重建图像进...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1ERT系统结构图

西安科技大学非全日制工程硕士学位论文62ERT技术及图像质量评价基本理论2.1ERT成像系统组成典型的ERT系统如图2.1所示，主要包括ERT传感器单元、测量及数据采集单元和计算机图像重建单元。ERT传感器将被测管道内不同介质的电导率分布信息转换成电势信号，测量及数据采集单元检测....

图 3.1 RNN 展开示意图

西安科技大学非全日制工程硕士学位论文3.2.1传统RNN算法传统RNN的核心思想是可以利用网络的隐含层中保存的历史信息辅助处理当前数据[40]。为了能更好地理解RNN，将RNN输入序列数据的过程展开，如图3.1所示。

图3.2梯度消失示意图

3ERT图像重建算法的研究21图3.2梯度消失示意图图3.2中，每个节点颜色的深浅可以表示对该节点的影响程度，以第一时刻为例，从前馈过程角度来讲，该时刻输入的数据会随着越来越多新的数据的输入，所能造成的影响会逐渐减校当以图中第7时刻为例时，第一时刻的信息会变得逐渐无法向后继续传播....

图3.3LSTM单元示意图

3ERT图像重建算法的研究21图3.2梯度消失示意图图3.2中，每个节点颜色的深浅可以表示对该节点的影响程度，以第一时刻为例，从前馈过程角度来讲，该时刻输入的数据会随着越来越多新的数据的输入，所能造成的影响会逐渐减校当以图中第7时刻为例时，第一时刻的信息会变得逐渐无法向后继续传播....

本文编号：4036303