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ERT圖像重建算法及圖像質(zhì)量評(píng)估

發(fā)布時(shí)間:2025-03-18 22:59
  近年來,電阻層析成像技術(shù)(Electrical Resistance Tomography,ERT)是一項(xiàng)發(fā)展比較迅速的技術(shù),具有低成本、無放射性、可視化和非入侵的特點(diǎn),主要以電磁場(chǎng)的似穩(wěn)場(chǎng)為理論基礎(chǔ),在多個(gè)領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用。因此,ERT成為可視化檢測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中,由于無法獲得管道內(nèi)部的真實(shí)情況,只能憑借圖像重建來獲得管道內(nèi)部的實(shí)際情況,為了減少在實(shí)際應(yīng)用的麻煩,成像精度較高的ERT圖像重建算法至關(guān)重要。所以本文提出長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)+全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ERT圖像重建算法,先使用LSTM算法對(duì)ERT圖像測(cè)量電壓進(jìn)行分類,消除因流型類別不同造成的干擾,再用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)ERT圖像的重建,用208個(gè)測(cè)量電壓的值作為輸入,將管道內(nèi)剖分為1024個(gè)成像像素,作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,將成像結(jié)果與線性反投影(Local Binary Patterns,LBP)和徑向基(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典算法成像結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,用本文所提算法重建的ERT圖像具有更高的精度。對(duì)ERT重建圖像進(jìn)...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1ERT系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖2.1ERT系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

西安科技大學(xué)非全日制工程碩士學(xué)位論文62ERT技術(shù)及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)基本理論2.1ERT成像系統(tǒng)組成典型的ERT系統(tǒng)如圖2.1所示,主要包括ERT傳感器單元、測(cè)量及數(shù)據(jù)采集單元和計(jì)算機(jī)圖像重建單元。ERT傳感器將被測(cè)管道內(nèi)不同介質(zhì)的電導(dǎo)率分布信息轉(zhuǎn)換成電勢(shì)信號(hào),測(cè)量及數(shù)據(jù)采集單元檢測(cè)....


圖 3.1 RNN 展開示意圖

圖 3.1 RNN 展開示意圖

西安科技大學(xué)非全日制工程碩士學(xué)位論文3.2.1傳統(tǒng)RNN算法傳統(tǒng)RNN的核心思想是可以利用網(wǎng)絡(luò)的隱含層中保存的歷史信息輔助處理當(dāng)前數(shù)據(jù)[40]。為了能更好地理解RNN,將RNN輸入序列數(shù)據(jù)的過程展開,如圖3.1所示。


圖3.2梯度消失示意圖

圖3.2梯度消失示意圖

3ERT圖像重建算法的研究21圖3.2梯度消失示意圖圖3.2中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)顏色的深淺可以表示對(duì)該節(jié)點(diǎn)的影響程度,以第一時(shí)刻為例,從前饋過程角度來講,該時(shí)刻輸入的數(shù)據(jù)會(huì)隨著越來越多新的數(shù)據(jù)的輸入,所能造成的影響會(huì)逐漸減校當(dāng)以圖中第7時(shí)刻為例時(shí),第一時(shí)刻的信息會(huì)變得逐漸無法向后繼續(xù)傳播....


圖3.3LSTM單元示意圖

圖3.3LSTM單元示意圖

3ERT圖像重建算法的研究21圖3.2梯度消失示意圖圖3.2中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)顏色的深淺可以表示對(duì)該節(jié)點(diǎn)的影響程度,以第一時(shí)刻為例,從前饋過程角度來講,該時(shí)刻輸入的數(shù)據(jù)會(huì)隨著越來越多新的數(shù)據(jù)的輸入,所能造成的影響會(huì)逐漸減校當(dāng)以圖中第7時(shí)刻為例時(shí),第一時(shí)刻的信息會(huì)變得逐漸無法向后繼續(xù)傳播....



本文編號(hào):4036303

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