样本训练算法在电磁层析图像重建中的设计及应用

• 作者: 刘向龙 刘泽 肖君 赵鹏飞 雷逸凡
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电磁层析成像 截断奇异值分解 Tikhonov正则化法 图像相关系数最大化算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理与模式识别
• 页码范围: 99-106
• 页数: 8页
• 分类号: TP23
• 字数: 5037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2018.05.014

摘要

在电磁层析成像(EMT)领域,病态矩阵方程逆问题求解是图像重建较为重要的一步.本文对截断奇异值分解(TSVD)算法和Tikhonov正则化法求解病态矩阵方程EMT逆问题中的参数选取问题做重点讨论.提出一种新的基于样本图像相关系数最大化的参数选取算法,在与原有参数选取算法的对比中分析其可行性.并将本文提出的灵敏度矩阵包含的多样本特点,应用到L曲线法和广义交叉验证法等算法中,利用统计方法提高灵敏度矩阵方程解稳定性,在一定程度上预防单样本求解导致的偶然性误差.应用硬件成像平台展示所提算法实际成像效果,并分析奇异值抑制方式和截取方式在EMT逆问题的实际应用和参数计算中的优势和劣势.实验数据表明:本文算法在测试样本中有更好的成像效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏飞	北京交通大学电子信息工程学院	10	42	3.0	6.0
2	刘泽	北京交通大学电子信息工程学院	42	333	8.0	17.0
3	肖君	北京交通大学电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0
4	刘向龙	北京交通大学电子信息工程学院	3	1	1.0	1.0
5	雷逸凡	北京交通大学电子信息工程学院	2	2	1.0	1.0