【摘 要】
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电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）技术是一种可用于两相流或多相流状态监测的可视化测量方法。该技术通过传感器采集到的电容信号,经过数学重构算法的处理,最终获得被测区域内的介电常数分布情况,具有无侵入性,无损伤,安全性高,成像速度快等优点。ECT系统主要由电容传感器,采集传输系统,图像重建软件模块组成。其中图像重建算法对于ECT最终的图像重建质量
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电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）技术是一种可用于两相流或多相流状态监测的可视化测量方法。该技术通过传感器采集到的电容信号,经过数学重构算法的处理,最终获得被测区域内的介电常数分布情况,具有无侵入性,无损伤,安全性高,成像速度快等优点。ECT系统主要由电容传感器,采集传输系统,图像重建软件模块组成。其中图像重建算法对于ECT最终的图像重建质量具有较大影响,在某种程度上直接决定了整个ECT系统的性能好坏。由于ECT反问题的求解过程面临严重的非线性,欠定性以及病态性,成为了制约高质量ECT重建结果的主要因素。本文针对ECT图像重建算法展开研究,分别从两种不同的角度对算法进行了优化,为了提高求解精度,减少重建结果中的伪影以及失真,提出了两种改进方案,具体如下:（1）基于正则化思想,对于ECT图像重建数学模型进行了优化改进,考虑到解的稀疏性,稳定性以及鲁棒性,首先引入加权L1-L2-norm作为数据保真项,来增强解的抗噪性,其次考虑到成像目标的多个特征,引入了L1-Lp-L2-norm作为混合正则化项;同时设计了基于交替方向乘子（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）算法框架的求解思路,将复杂目标优化问题分解为若干子问题,接着利用迭代收缩阈值算法（Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,ISTA）以及迭代p收缩算法（Iterative p-shrinkage algorithm,IPSA）对子问题逐个求解。为了验证提出方法的有效性,对不同流型进行了仿真,通过不同算法重建结果之间的对比分析,验证了该算法可以有效减少重建图像中的伪影,获得边缘清晰,失真较小的图像,且对于噪声具有较好的鲁棒性。（2）根据智能优化理论,提出了一种基于混沌模拟退火果蝇优化算法（Chaotic Simulated Annealing Fruit Fly Optimization Algorithm,CSAFOA）的ECT图像重建方法,该方法首先对标准果蝇算法中的气味浓度判定值进行了更新,避免个体只能围绕原点运动,且解不能为负值的不足,扩大了果蝇运动范围;同时采用动态步长替代固定步长,使得算法在前期能够保持较大搜索范围,后期具有较小搜索半径,避免错过最优解,提高了算法搜索效率;其次针对果蝇优化过程中个体容易陷入局部最优解的不足,利用混沌优化算法和模拟退火算法相结合的方式来增强其全局寻优能力,进一步提高了求解精度。最后通过对不同流型的数值仿真结果进行分析对比,验证了该算法在优化重建图像质量方面的有效性。
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