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计量学报  2024, Vol. 45 Issue (5): 678-684    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2024.05.10
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基于多尺度密集连接网络的电容层析成像图像重建
张立峰,常恩健
华北电力大学 自动化系, 河北 保定 071003
Image Reconstruction of Electrical Capacitance Tomography Based on Multi-scale Densely Connected Network
ZHANG Lifeng,CHANG Enjian
Department of Automation, North China Electric Power University, Baoding, Hebei 071003, China
全文: PDF (715 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为求解电容层析成像中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度密集连接网络(MD-Net)模型。该模型由多尺度特征融合模块和密集连接块组成,以通过融合多尺度特征进一步提高图像的重建精度。通过MATLAB仿真实验平台构建了流型数据集,利用密集连接网络的非线性映射能力,完成训练集的学习与训练,并利用测试集进行训练效果评价。在此基础上进行了静态实验。仿真与静态实验结果均表明:与LBP、Landweber迭代算法和其他深度学习方法相比,该方法的重建精度最高、抗噪能力强,并具有良好的泛化能力。
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作者相关文章
张立峰
常恩健
关键词 两相流测量电容层析成像图像重建深度学习密集连接网络    
Abstract:In order to solve the nonlinear ill-posed inverse problem in electrical capacitance tomography (ECT), a multiscale dense connection network (multi-scale densely connected network,MD-Net) model is proposed. The model consists of a multiscale feature fusion module and a densely connected block to further improve the reconstruction accuracy of images by fusing multiscale features. A flow-type data set is constructed by the MATLAB simulation experiment platform, and the learning and training of the training set are completed by using the nonlinear mapping ability of the densely connected network. The training effect is evaluated by using the test set. Static experiments are conducted on this basis. The simulation and static experiments results show that the method has the highest reconstruction accuracy, good noise immunity, and generalization ability compared with LBP, Landweber iterative algorithm, and other deep learning methods.
Key wordstwo-phase flow measurement    electrical capacitance tomography    image reconstruction    deep learning    densely connected network
收稿日期: 2022-11-14      发布日期: 2024-05-23
PACS:  TB937  
基金资助:国家自然科学基金(61973115)
作者简介: 张立峰(1979-), 男, 江西临川人, 华北电力大学副教授, 博士, 主要从事多相流检测及电学层析成像技术方面的研究。lifeng.zhang@ncepu.edu.cn
引用本文:   
张立峰,常恩健. 基于多尺度密集连接网络的电容层析成像图像重建[J]. 计量学报, 2024, 45(5): 678-684.
ZHANG Lifeng,CHANG Enjian. Image Reconstruction of Electrical Capacitance Tomography Based on Multi-scale Densely Connected Network. Acta Metrologica Sinica, 2024, 45(5): 678-684.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2024.05.10     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2024/V45/I5/678
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