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电学层析成像技术(Electrical Tomography,ET)属于过程层析成像的一种,于20世纪80年代开始作为一门独立的技术发展起来。ET技术虽然包含多种形式,但却普遍具有成像速度快,无辐射,非侵入等特点,加之结构简单,成本低等优势,非常适合生物医学领域及工业领域的应用需求,因此得到了快速发展。ET技术的发展虽然很快,但其具有的“软场”特性、欠定性和病态性使其成像质量受到很大影响,技术的发展也受到了一定的制约。为了改善ET技术的成像质量,ET图像重建算法一直被广大研究者们所关注。为了客观全面的评价图像重建算法的特性,研究者们开展了大量的工作,提出了各种评估方法。其中,基于模型组思想的图像质量评估方法具有一些独特的性质,其在理论上能够反映出算法对物体变化的跟踪能力的强弱,因此是算法评估工作的一个新的发展方向。本课题利用该评估方法,通过建立不同的模型组对一些经典的ET图像重建算法进行了全面的考察,详细分析各算法的跟踪能力,课题研究的过程和结果对ET图像重建算法的评估工作都很有借鉴意义。本课题主要的研究内容包括:1. ET建模、算法实现及图像重建在对ET技术原理理解的基础上,利用COMSOL有限元分析软件设计实现了多套ECT模型组,利用MATLAB编程实现了一系列当前研究工作中被广泛采用的图像重建算法,并成功利用这些算法和建模得到的边界测量数据进行图像重建工作。2.模型组的设定及评价参数的选择建立了三大类共四种模型组,针对不同的模型组,设定了不同的评价参数来考察重建算法对物体大小、形状、距离、电特性等方面变化的跟踪能力。根据参数计算结果,对算法进行了详细的分析。实验证明,算法特性得到了更全面的考察。3. ET重建图像质量评估软件设计基于模型组思想,利用Visual Basci.NET和SQL Server设计开发了ET重建图像质量评估软件。软件界面友好,操作简单而规范,能够成功对24位BMP格式的重建图像进行处理并进行参数计算,完成了预期目标,适合于实际应用。