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基于压缩传感和自适应Lp范数的ECT图像重建算法研究
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Research on ECT image reconstruction algorithm based on compression sensing and adaptive Lp norm
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    摘要:

    针对传统电容层析成像存在流型辨识方法识别率较低和需要大量数据的问题,提出一种基于压缩感知理论的流型识别方法。首先利用离散余弦DCT基对原始图像灰度信号进行稀疏化处理,再利用随机高斯矩阵进行观测。可以利用少量数据精确重构出原始信号,减少了采样时间;同时在成像算法中为避免L1范数正则化需要大量数据和L0范数优化的NP问题,引入自适应Lp(0

    Abstract:

    Aiming at the problem of low recognition rate and large amount of data in traditional capacitive tomography, a flow pattern recognition method based on compression perceptual theory is proposed. Firstly, the original image gray scale signal is thinned by discrete cosine DCT base, and then the random Gaussian matrix is used for observation. It can use a small amount of data to accurately reconstruct the original signal, reducing the sampling time; at the same time in the imaging algorithm to avoid L1 norm regularization requires a lot of data and L0 norm optimization NP problem. The adaptive Lp (0

    参考文献
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    引证文献
引用本文

马敏,李明,何小芳,刘亚楠,陈希远.基于压缩传感和自适应Lp范数的ECT图像重建算法研究[J].机床与液压,2018,46(12):25-31.
. Research on ECT image reconstruction algorithm based on compression sensing and adaptive Lp norm[J]. Machine Tool & Hydraulics,2018,46(12):25-31

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  • 在线发布日期: 2018-07-20
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