基于rbf电容层析成像系统图像重建算法的研究

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1、哈尔滨理T大学T学硕士学位论文基于RBF的电容层析成像系统图像重建算法研究摘要电容层析成像(ElectricalCapacitanceTopography，ECT)技术是一种基于电容敏感机理的过程成像技术，目前在解决工业两相流检测领域成为过程层析成像技术发展的主流和研究热点，有着巨大发展潜力和广阔的工业应用前景，成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点。但由于在实际应用中存在着一些问题和具体的困难，目前的研究主要集中在实验室研究阶段，距离工业化的大规模应用还有很大距离，因此有待进一步作出研究。电容层析成像系统

2、研究的关键是图像重建，因此图像重建算法直接关系着图像重建的实现，同时也是关系着改善图像重建质量的重要因素。本文针对12电极电容层析成像，提出了一种针对硬件实现的基于径向基函数(RadialBasisFunction，RaF)的图像重建设计算法，并用硬件描述语言(HardwareDescriptionLanguage，VHDL)在现场可编程逻辑门阵列(FieldProgrammableGataArray,FPGA)上进行实现，与软件实现方法相比，有效的缩短了运行时间，而且还能保持较高的分类精度。主要完成的工作如下：

3、首先，深入探讨了电容层析成像系统的组成和结构特点，从理论上分析了ECT技术的工作原理，对目前存在的几种典型图像重建算法进行了深入研究，分析了各个算法的优点和不足，以求得更好的算法来继承优点，弥补缺点。提出了基于径向基函数神经网络图像重建算法，用改进的K．means算法训练隐层径向基函数的中心和宽度，利用Tiklmov正则化方法确定网络连接权值，建立起电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射，提高了成像质量。其次，在FPGA上用硬件描述语言实现了基于RBF的图像重建算法，此：算法采用串行计算．并行传输模式，并描

4、述了硬件系统的工作流程及总体结构。利用上述硬件系统对ECT系统中归一化后的数据进行了训练和分类，同时进行了基于Matlab的软件仿真实验，最后对软件和硬件重建结果进行对比分析。关键词电容层析成像：图像重建；径向基函数；现场可编程门阵列哈尔滨理工大学工学硕士学位论文ResearchonRBF·-BasedImageReconstructionAlgorithmforElectricalCapacitanceTomographySystemAbstractElectricalcapacitancetomography

5、technique(ECT)isaprocessbasedoncapacitivesensingmechanismofimagingtechnology．itisthemainstreamofdevelopmentandresearchfocusinthecurrenttwo-phasetestinginthefieldofsettlementofindustrialprocesstomographytechnologyandhasgreatpotentialandbroadindustrialdevelopme

6、ntprospects．Itisthecurrentprocesstomographytechnologymainstreamandresearchfocus．However,inthepracticetherearesomeproblemsandspecificdifficulties，thecurrentresearchisfocusedinthelaboratoryresearchstage，thereisagreatdistancetothelarge—scaleindustrialization，SOi

7、thastobedonethefurtherstudy．ReconstructionisthekeytoCapacitancetomographysystem，SOthereconstructionalgorithmofimageisdirectlyrelatedtotherealizationofimagereconstruction，andalsoisanimportantfactorinthequalityofimagereconstruction．Inthispaper,the12-electrodeca

8、pacitancetomographyisahardwareimplementationforradialbasisfunction(RBF)algorithmofimagereconstructiondesignandhardwaredescriptionlanguage(VHDL)inthefieldprogrammablegatearray(FPGA)onimple