浙江工業大學黃國興獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114596377B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111305587.3,技術領域涉及:G06T11/00;該發明授權一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法是由黃國興;孫峻濤;盧為黨;彭宏;張昱設計研發完成,并于2021-11-05向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法在說明書摘要公布了:一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法,首先將圖像灰度矩陣和靈敏度矩陣經過零向量擴展來重組,構建成一個稀疏化的稀疏觀測方程,其次將Tikhonov正則化算法得到灰度向量建模成一個有限新息率信號,用指數再生采樣核對其濾波后均勻采樣,提取特征信息,從采樣樣本中計算獲取測量值后,把稀疏觀測矩陣與FRI觀測矩陣相結合,稀疏觀測向量和FRI觀測向量相結合,隨機重組綜合觀測矩陣和綜合觀測向量的行向量,獲得綜合觀測方程;將電容層析圖像重構的問題轉化為L0范數最小化問題,求解L0范數最小化問題得到稀疏向量的估計,計算出灰度向量的估計,最后重構原始圖像。本發明具有良好的圖像質量和較高的重建精度。
本發明授權一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法在權利要求書中公布了:1.一種多指數特征提取的ECT圖像重建方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟: 步驟一,初始化數據,獲取并歸一化數據,ECT圖像重構的問題是通過測量電容向量C求解灰度向量g的過程,估計管道內的介電常數分布; 步驟二,補零重組,構建稀疏化的稀疏觀測方程,通過零向量擴展的方式增加虛擬電極,以獲取更多的測量電容值,構建一個稀疏化的稀疏觀測方程,ECT系統的數學模型寫為: λ0=S0g4 其中,λ0是通過補零重組的方法擴展后的電容向量;S0是通過補零重組的方法擴展后的靈敏度矩陣; 步驟三,有限新息率FRI信號建模,把Tikhonov正則化算法所得到的灰度向量gv建模為狄拉克脈沖序列信號gx: gv=ST·S+α·I-1·STC5 其中,gv為大小為n×1灰度值向量,α是正則化參數; 其中,x=1,2…,N是像素的位置,L是gx非零灰度值的個數,al∈[0,1]是像素xl的灰度值,xl∈{1,2,....,N}是非零灰度值的像素位置; 步驟四,有限新息率FRI采樣,首先使用指數再生采樣核對狄拉克脈沖序列信號gx濾波,再對其均勻采樣,可以得到K個樣本值ykk=1,2,...,K; 均勻采樣后得到K個樣本yk: 其中,yx=gx*hx是FRI信號gx濾波后的結果,<·,·>表示內積,yk是濾波后均勻采樣的樣本值,T是采樣間隔,K是采樣值的數量; 步驟五,從FRI采樣樣本中獲取測量值,構建FRI觀測方程,用樣條系數Cm,k對FRI的采樣值yk進行加權后求和,可以計算出M個復指數個測量值可以由K個樣本yk計算得到: 公式8寫成矩陣形式: 因為像素位置xl屬于集合{1,2,...,N},al∈[0,1]是像素xl的灰度值;所以公式8寫成: U=Ag11 其中,U=[τ0,τ1,...,τM-1]T∈RM×1是FRI測量向量,g=[g1,g2,...,gN]T是ECT系統中大小為N×1的灰度向量,A是由集合構成M×N的FRI測量矩陣; 步驟六,構建綜合觀測方程,步驟如下: 步驟6.1:稀疏觀測矩陣結合FRI觀測矩陣,由于公式4和10都是對g的一個多維觀測,所以兩個觀測方程可以結合,得到一個新的綜合觀測方程,結合公式4和11得到新的綜合觀測方程: 步驟6.2:以相同規則隨機重組綜合觀測向量和綜合觀測矩陣的行向量,因此ECT系統的數學模型重寫為: λnew=Snewg13 其中,λnew是綜合觀測向量;Snew是綜合觀測矩陣; 步驟七,求綜合觀測方程的稀疏解,步驟如下: 步驟7.1:稀疏變換,將輸入信號轉化為稀疏信號,正交變換由以下公式表示: g=ψs14 其中,大小為N×N的矩陣ψ為稀疏基,原始信號g投影到稀疏基上得到大小為N×1的稀疏向量s; 步驟7.2:求稀疏解,電容層析圖像重構問題轉化為L0范數優化問題,由于信號s是稀疏的,獲得稀疏解最直接的方法就是求解L0范數優化問題,用OMP算法: 其中,L0范數||s||0表示向量s中非零系數的數目,通過正交匹配追蹤算法OMP來求解,大小為N×N的矩陣ψ為稀疏基; 步驟八,圖像重建,原始圖像信號被估計為:
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