基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用Kalman滤波算法进行电容层析成像图像重建,通过不断更新测量信息提高重建图像质量.在滤波初始,需要确定重建图像灰度及估计误差方差矩阵的初值.为研究不同初值组合对重建图像质量的影响,选择3流型进行了仿真实验,获得了最佳的初值组合,并在电容层析成像实验装置上进行了静态测试,实验结果表明,与Landweber算法相比,使用最佳初值组合的Kalman滤波算法可获得更为接近真实分布的重建图像.
推荐文章
基于局部能量的电容层析成像图像融合方法
电容层析成像
图像重建
图像融合
局部能量
标准偏差
改进Landweber电阻层析成像图像重建算法
电阻层析成像
不适定性
图像重建
灵敏度矩阵
条件数
基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建
卷积神经网络
电容层析成像
图像重建
颗粒浓度分布
电容层析成像系统三维图像重建的研究
电容层析成像
三维图像重建
图像轮廓
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 Kalman滤波在电容层析成像图像重建中的应用
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 电容层析成像 图像重建算法 Kalman滤波
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 315-318
页数 4页 分类号 TB937
字数 2350字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.03.14
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李佳 华北电力大学自动化系 10 67 5.0 8.0
2 张立峰 华北电力大学自动化系 33 403 11.0 19.0
3 田沛 华北电力大学自动化系 83 848 15.0 24.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (81)
共引文献  (29)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (12)
1960(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2004(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2005(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(10)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(8)
2011(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2019(10)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(5)
2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
计量学
电容层析成像
图像重建算法
Kalman滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计量学报
月刊
1000-1158
11-1864/TB
大16开
北京1413信箱
2-798
1980
chi
出版文献量(篇)
3549
总下载数(次)
8
总被引数(次)
20173
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导