融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法技术

本发明专利技术公开了融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法。为了改善电容层析成像的图像质量，本发明专利技术引入了由深度卷积神经网络预测的数据驱动先验，提出融合测量原理、数据驱动先验和稀疏先验的成像模型；设计了新的数据驱动先验融合方法，不增加算法参数和模型的复杂性；提出了融合交替方向乘子法和前向‑后向分裂算法优势的迭代算法，实现了成像模型的高效求解。该成像方法增加了图像先验的多样性和互补性，开辟了测量机理和深度学习融合的新途径。评估结果证实了，与流行的成像算法相比，新算法在细节重建、伪影去除和鲁棒性等方面具有显著的优势，为释放电容层析成像测量技术在多相流测量的潜力提供了新的机会。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无损检测技术，涉及到电容层析成像技术、图像处理、深度学习和多相流参数测量等领域，具体涉及融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法。

技术介绍

1、电容层析成像(electrical capacitance tomography，ect)被认为是有望解决储能、制氢、碳中和、化学工程、碳捕获和封存等领域中多相流过程参数测量挑战的测量技术。随着理论研究和应用的不断发展，ect技术已在软硬件设施、成像算法及应用领域等方面取得了持续进步。然而，在实际应用中，尤其是在复杂的多相流环境下，ect技术仍面临图像质量不高的问题。因此，设计高效的重建算法以提升成像质量，已成为该领域广受关注的研究热点和关键挑战。

2、目前，多种算法被用于解决反问题，包括landweber算法、非线性成像算法、splitbregman算法、共轭梯度法、迭代方法，非迭代算法等。尽管这些算法有各自的优势，但它们普遍面临无法实现高精度重建的局限性。特别是在细节重建和伪影减少方面，现有方法仍存在明显不足。在此背景下，融合多样性和互补性的先验信息成为提高重建质量的一个有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤1包括：

3.根据权利要求2所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4.根据权利要求3所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤3包括：

5.根据权利要求4所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤4包括：

6.根据权利要求5所述的融...

【技术特征摘要】

1.融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤1包括：

3.根据权利要求2所述的融合测量原理、数据、领域知识的电容层析成像重建方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4....

【专利技术属性】
技术研发人员：任婷，李鑫，殷昊阳，
申请(专利权)人：中国科学院电工研究所，
类型：发明
国别省市：