基于Sigmoid函数的ECT灵敏度预处理
作者:
作者单位:

沈阳工业大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110000

作者简介:

周广明(1995-),男,在读硕士研究生,主要研究方向为层析成像.email:1192895834@qq.com.
王伊凡(1979-),男,博士,教授,主要研究方向为层析成像检测技术、图像数据处理、数据分析与诊断等.

通讯作者:

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(61372154;61071141);辽宁省博士科研启动基金资助项目(201601157)

伦理声明:



ECT sensitivity preprocessing based on Sigmoid function
Author:
Ethical statement:

Affiliation:

School of Information Science and Engineering,Shenyang University of Technology,Shenyang Liaoning 110000,China

Funding:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    电容层析成像(ECT)图像重建算法利用敏感度矩阵作为先验知识,反演管道内介质的分布情况,因此,灵敏度矩阵对图像重建的质量起着至关重要的作用。由于ECT传感器具有软场特性,场域内的灵敏度分布并不均匀,传感器中心区域与边缘区域差异过大,影响重建图像质量。本文提出一种基于Sigmoid函数的灵敏度预处理方法,由仿真实验结果可知,该方法能显著提高灵敏度矩阵的均匀性,并大大提高重建图像的质量:图像空间误差(ISE)降低0.382 5;图像相对误差(RE)降低0.386 5;相关系数(CC)提升0.060 8,验证了此方法在ECT图像重建中的可行性。

    Abstract:

    Electrical Capacitance Tomography(ECT) image reconstruction algorithms utilize the sensitivity matrix as prior knowledge to invert the distribution of media within the pipeline, hence, the sensitivity matrix plays a crucial role in the quality of image reconstruction. Due to the soft-field characteristics of ECT sensors, the sensitivity distribution within the field is not uniform, with significant differences between the central and peripheral areas of the sensor, affecting the quality of the reconstructed images. This paper proposes a sensitivity preprocessing method based on the Sigmoid function. Simulation experimental results show that this method can significantly improve the uniformity of the sensitivity matrix and greatly enhance the quality of the reconstructed images: the Image Spatial Error(ISE) is reduced by 0.3825; the Relative Error(RE) is reduced by 0.386 5; and the Correlation Coefficient(CC) is increased by 0.0608, validating the feasibility of this method in ECT image reconstruction.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周广明,王伊凡.基于Sigmoid函数的ECT灵敏度预处理[J].太赫兹科学与电子信息学报,2024,22(12):1383~1387

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
历史
  • 收稿日期:2023-03-22
  • 最后修改日期:2023-05-25
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2025-01-07
  • 出版日期:
关闭