基于電學(xué)層析成像的圖像融合技術(shù).pdf

1、過程層析成像技術(shù)是近二十年來迅速發(fā)展起來的一項兩相流參數(shù)檢測的高新技術(shù)，其中ERT和ECT是兩種最具代表性的過程層析成像技術(shù)，具有結(jié)構(gòu)簡單，非侵入性，成本低，應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點，已成為過程層析成像技術(shù)的研究熱點。無論在ERT系統(tǒng)還是在ECT系統(tǒng)中，如何提高成像的速度和精度才是關(guān)鍵，為了提高成像的質(zhì)量，信息融合技術(shù)已經(jīng)成為一種重要的選擇。本文對上述兩種層析成像技術(shù)的原理作深入分析，并匯報兩種技術(shù)在不同模態(tài)和不同驅(qū)動模式下的融合技術(shù)研究成果。

2、本文的主要貢獻如下：
　　 1)基于模糊聚類的不同模態(tài)電學(xué)成像融合方法的思想，即針對同一場景我們往往可以采用兩種或多種成像模態(tài)，比如ERT和ECT就是兩種傳感器，不同的模態(tài)下的電學(xué)成像往往具有互補性，將各種成像模型的多特征圖像進行整合，可得到一個分辨率更高的的圖像。
　　 2)基于模糊聚類和證據(jù)理論的同一種傳感器的不同激勵模式下的融合，比如基于ERT可以有兩種激勵模式，即鄰邊激勵模式和對邊激勵模式。為了實現(xiàn)圖像融合及提高

3、融合的質(zhì)量，本文還提出了一種新的融合方法，即D-S證據(jù)理論。這個方法采用模糊聚類有效地確定證據(jù)理論中關(guān)鍵的mass函數(shù)值，自動地獲得高分辨的融合圖像。
　　 3)本文采用Comsol仿真軟件對ERT和ECT系統(tǒng)進行仿真，利用獲得的仿真數(shù)據(jù)在Matlab中進行圖像重建。實驗結(jié)果包括以下兩方面的工作：一是基于ERT的不同激勵模式即鄰邊激勵和對邊激勵之間的融合，同時也對多種激勵模式的圖像重建的效果進行了比較，得出各種激勵模式中采用相鄰