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基于压缩感知的ECT_CT双模融合系统成像方法_王琦

来源:网络收集 时间:2026-09-11
导读: 第35卷第6期2014年6月 仪器仪表学报 ChineseJournalofScientificInstrument Vol.35No.6Jun.2014 基于压缩感知的ECT/CT双模融合系统成像方法 王 121 琦,张荣华,王金海,王化祥 3 * (1.天津工业大学电子与信息工程学院天津300387;2.天津工业大学电气工

第35卷第6期2014年6月

仪器仪表学报

ChineseJournalofScientificInstrument

Vol.35No.6Jun.2014

基于压缩感知的ECT/CT双模融合系统成像方法

121

琦,张荣华,王金海,王化祥

3

*

(1.天津工业大学电子与信息工程学院天津300387;2.天津工业大学电气工程与自动化学院

天津300072)

天津300387;

3.天津大学电气与自动化工程学院

要:过程成像(PT)技术以两相/多相流为主要测量对象。ECT/CT双模融合可拓宽过程层析成像技术的测量范围,实现信

息的互补与融合。设计了ECT/CT双模态传感器,提出测量数据融合方法及其成像数学模型。针对融合后数据采集量增大,影响系统响应速度的问题,基于压缩感知原理,对测量数据随机采样,并运用L1正则化算法重建图像,在不影响成像质量的前提下,进一步提高成像速度,以适应在线观测与控制多相流型的需要。关键词:双模融合;压缩感知;稀疏表达;图像重建中图分类号:TH701

文献标识码:A

国家标准学科分类代码:460.4010

Imagereconstructionmethodbasedoncompressivesensing

forECT/CTdualmodalityfusionsystem

WangQi1,ZhangRonghua2,WangJinhai1,WangHuaxiang3

(1.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China;2.SchoolofElectricalEngineering&Automation,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China;

3.SchoolofElectricalEngineering&Automation,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)

Abstract:Processtomography(PT)iswidelyusedintwo-phase/multi-phaseflowmeasurement.Becausethecharacteristicsofelectricalcapacitancetomography(ECT)andcomputerizedtomography(CT)arecomplementaryandthesensitivityfieldsofthetwotechniquesarenon-interfering,thedual-modalityfusionofthesetwotechniquescanexpandthemeasurementscopeofthePTandachieveinforma-tioncomplementationandfusion.TheECTandCTsystemsarefused,andadual-modalitytomographysystemisdesignedinthispaper.Themeasurementdatafusionmethodandtheimagingmathematicmodelareproposed.ThefusionsensorcombinestheadvantagesofbothECTandCT,hencethemeasurementscopeofPTisexpandedandthequalityofthereconstructedimagesisimproved.Inordertoim-provetheresponsespeedofthefusionsystem,therandomsamplingmethodbasedontheprincipleofcompressedsensingisadopted.L1regularizedmethodisusedtosolvetheinverseproblem,whichisanon-linearmethodandsuitableforreconstructingimagesfromrandomsamplingdata.Bothsimulationandexperimentwerecarriedout,theresultsindicatethattheproposedmethodcanreducethecomputa-tionaltimeandimprovethequalityofreconstructedimagewithsuitabledecompositionlevels.Thismethodcanalsobeappliedtoon-linemultiple-phaseflowregimeobservation.

Keywords:dual-modalityfusion;compressivesensing;sparserepresentation;imagereconstruction

1引言

多相流在线监控的前提,具有十分重要的意义。

PT)作为近些年发过程成像(processtomography,展起来的两相/多相流检测技术,在多相流系统中获

[3-4]

。但PT技术的测量机理决定了单得广泛的应用

一模态技术不能很好地区分多相流中的各相介质。

油/气/水多相流系统广泛存在于化工、石油、电力、

[1-2]

。多相流的在线测量是实现能源等现代工业生产中

11收稿日期:2013-ReceivedDate:2013-11

*基金项目:国家自然科学基金(60820106002,61072101,61201350,61001135,61301246)、天津市自然科学基金(11JCYBJC06900)资助项目

如将优势互补的几种检测方法相结合,可扩大PT技术的应用范围。

以石油工业中油、气、水三相流为例,采用CT(com-puterizedtomography)技术可分辨气液界面,而采用ECT(ElectricalCapacitanceTomography)技术可进一步将油/

CT成像具有硬场特性,水区分开来。此外,可获得较高的图像分辨率;但一般仅从有限的几个角度获取投影数

据,以提高检测速度,导致重建图像边缘呈多边形,与实

[5]

特性,际情况不符,出现失真。ECT成像具有“软场”

图像分辨率较CT成像低;但其电极的配置位置和测量方

式使重建图像可反映被测物体的真实形状,具有较好的

[6]

ECT/CT双模融合技术提供了互补保边缘性。因此,

的多相流介质分布信息,拓宽了多相流测量范围,提高了

[7]

测量准确性以及重建图像的精度。但融合系统测量数据量的成倍增加使响应速度较慢。本文采用压缩感知(compressedsensing,CS)技术解决这一问题[8-10],从而实现在不影响图像精度的前提下,进一步减少测量数据量。运用L1化算法对压缩感知随机采样数据进行图像重建,。能够获得最优解,提高成像质量

本文提出ECT/CT双模系统测量数据融合方案,建立融合数学模型。在此基础上,基于压缩感知理论,实现双模系统融合法测量数据的随机测量,以及L1正则化图像重建。通过静态、动态实验,验证压缩感知采样以及相应的图像重构方法与传统方法相比所具有的优越性。

[11-12]

图1ECT/CT双模融合系统

Fig.1ECT/CTdualmodalitysystem

3融合方法

传统的融合方法分别对每种模态测量数据重建图

像,再将不同模态图像逐像素融合

[13]

。该方法虽然能够

但却以损失重建实时性为获得较高的重建图像分辨率,

代价,不能满足多相流在线测量的需要。本文采用测量数据融合法解决这一问题。3.1

单模态数学模型

ECT线性化数学模型为[14]:C=SG

m式中:S∈R

ECT

2双模系统传感器设计

(1)

×nECT

ECT/CT双模融合系统传感器结构如图1所示。2个传感器阵列位于同一截面上

G∈R为灵敏度矩阵,为测量电容。

nECT×1

为介电常数

C∈R分布,

mECT×1

CT数学模型为线性模型[15]:B=WX

m

式中:W∈R

CT

(2)

×nCT

X∈R是投影矩阵,

nCT×1

是重建图像向

B∈R量,

mCT×1

是投影向量。

(2)可知,ECT数学模型与CT数学模型对比式(1)、

形式相似。因此考虑ECT/CT融合系统数学模型,包括测量数据以及灵敏度矩阵的融合。3.2R(m

ECT

融合系统数学模型

ECT/CT融合系统测量数据为Bf=[CT

+mCT)×1

T

BT]∈

ECT

,ST灵敏度矩阵为Wf=[

n×1

T

WT]R(m

+mCT)×n

2种模态重建图像具有相同的分辨率,则融合系统重建图像向量为Xf∈R

Bf=Wf·Xf

。融合系统数学模型可表示为:

(3)

如图2所示。每个剖分网格代改进CT投影矩阵W,

表一个像素。假设射线是宽度为d的粗线。若第i个像若未落在第素全部落在第j条射线所在区域 …… 此处隐藏:13114字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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