基于不完全投影數(shù)據(jù)的氣體擴散分布重建迭代層析成像算法的研究.pdf

1、迭代層析成像算法在不完全投影數(shù)據(jù)的重建問題中應用廣泛。光學遙感結(jié)合層析成像重建區(qū)域污染氣體分布是典型的少投影方向的不完全投影數(shù)據(jù)重建問題，由于光學儀器貴重，出于成本上的考慮，無法布置很多組射線束以形成復雜的交叉光路;同時氣體擴散大多拖有很長的尾峰，通常采用的迭代層析成像層析成像算法基本無法完成氣體擴散分布的重建。
　　針對氣體擴散分布重建面臨的不完全投影數(shù)據(jù)下重建問題，論文首先對傳統(tǒng)的層析成像重建算法，特別是迭代層析重建算法，包括

2、代數(shù)迭代類算法和統(tǒng)計迭代類算法進行了大量研究，并分析了影響重建質(zhì)量的各種因素，為不完全投影數(shù)據(jù)的算法改進提供了理論依據(jù)。在此基礎(chǔ)之上，論文深入探討了投影射線扇束構(gòu)型、雙投影方向下的高斯煙羽擴散分布的重建，主要研究工作包括:
　　(1)引入先驗矩陣和間隔性使用平滑濾波器的措施，改進了包括:ART、MART、SART、MLEM等經(jīng)典迭代重建算法，改進算法對氣體擴散的整體峰形、峰值位置以及尾峰等都能夠達到較為理想的重建效果。
　　

3、(2)以高斯煙羽模型為測試對象，對改進的迭代重建算法進行了一系列詳盡的對比試驗，分析射線構(gòu)型、松弛因子、平滑濾波器的選取、間隔濾波器策略這些因素對迭代重建結(jié)果的影響，并進行了改進迭代重建算法的抗噪分析，實驗結(jié)果表明算法改善了原有重建偽峰嚴重的問題，具有較強的抗噪性。
　　(3)實現(xiàn)了氣體擴散層析成像重建GUI軟件，集成多種迭代重建算法，可選擇氣體擴散分布參數(shù)、射線構(gòu)型以及各類重建判據(jù)，方便分析氣體擴散分布中各因素對重建的影響以及重