卷积神经网络在ECT图像重建上的应用

• 作者: 吴新杰 李红玉 梁南南
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电容层析成像 卷积神经网络 图像重建
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 物理与工程
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TQ911
• 字数: 2702字
• 语种: 中文

摘要

针对电容层析成像的图像重建精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的ECT图像重建方法.首先阐述了ECT图像重建的基本原理,并利用COMSOL软件提取了大量的学习样本.然后以Landweber算法的图像重建结果作为初始状态,建立了卷积神经网络模型,并进行网络训练,保存训练完成的网络模型.最后选取样本以外的五种不同流型进行了仿真实验,实验结果表明,利用此算法所获取的重建图像相应指标要比LBP以及Landweber要好很多.所以该图像重建算法是一种有效且精度较高的图像重建算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴新杰	辽宁大学物理学院	65	473	13.0	18.0
2	李红玉	辽宁大学物理学院	6	84	3.0	6.0
3	梁南南	辽宁大学物理学院	1	1	1.0	1.0