样本训练算法在电磁层析图像重建中的设计及应用
刘泽
肖君
赵鹏飞
刘向龙
雷逸凡
1.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000442.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000443.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000444.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000445.北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044
摘要：在电磁层析成像(EMT)领域,病态矩阵方程逆问题求解是图像重建较为重要的一步.本文对截断奇异值分解(TSVD)算法和Tikhonov正则化法求解病态矩阵方程EMT逆问题中的参数选取问题做重点讨论.提出一种新的基于样本图像相关系数最大化的参数选取算法,在与原有参数选取算法的对比中分析其可行性.并将本文提出的灵敏度矩阵包含的多样本特点,应用到L曲线法和广义交叉验证法等算法中,利用统计方法提高灵敏度矩阵方程解稳定性,在一定程度上预防单样本求解导致的偶然性误差.应用硬件成像平台展示所提算法实际成像效果,并分析奇异值抑制方式和截取方式在EMT逆问题的实际应用和参数计算中的优势和劣势.实验数据表明:本文算法在测试样本中有更好的成像效果.
关键词：电磁层析成像截断奇异值分解Tikhonov正则化法图像相关系数最大化算法
分类号：TP23(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(61771041)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 99-106 )
英文信息