电容层析成像敏感场分布与图像重建算法的研究的开题报告_第1页
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电容层析成像敏感场分布与图像重建算法的研究的开题报告一、选题背景及研究意义电容层析成像(CapacitanceTomography,CT)是一种非侵入式的流体成像技术，它利用电容传感器测量介质在管道内的分布情况，以重构介质的生成物流体图像。由于其成像无损、高精度、低成本、实时性强等特点，在化工、环保、电力、食品等诸多领域中发挥着重要的作用。然而，其离线信号采集和图像重建算法对choudan数据的处理速度较慢的问题成为了电容层析成像技术改进的重要方向。随着计算机技术的不断发展，图像处理算法的实时性逐渐得到解决。但是在电容层析成像中，由于介质分布呈现非线性分布，从而导致感应信号分布也是高度非线性的，进而员工增加了电容层析成像图像重建算法的难度。因此，研究电容层析成像的敏感场分布及图像重建算法，对于提高电容层析成像的成像精度和实时性具有重要意义。二、研究内容本文的主要研究内容为：1.研究电容层析成像的敏感场分布规律；2.分析电容层析成像的图像重建算法，并提出基于先验信息的改进算法；3.利用数值仿真和实验验证算法的可行性和有效性。三、研究方法1.理论研究：通过对电容层析成像的物理原理及相关理论的研究，建立敏感场分布的数学模型；2.算法设计：基于理论研究，设计基于先验信息的电容层析成像图像重建算法；3.数值仿真与实验：利用Fluent软件进行数值仿真，以验证算法的可行性；利用自行开发的电容层析成像系统进行实验，验证算法的有效性。四、预期成果1.电容层析成像的敏感场分布规律的深入研究和分析；2.提出基于先验信息的电容层析成像图像重建算法；3.数值仿真和实验验证算法的可行性和有效性。五、研究时间安排第一年：1.理论研究及敏感场分布数学模型建立；2.基于最小二乘法的传统图像重建算法设计及仿真；3.实验数据采集方法研究。第二年：1.基于先验信息的改进电容层析成像图像重建算法设计；2.数值仿真及实验数据分析；3.算法精度和实时性评估。第三年：1.算法性能优化及实时应用测试；2.最终报告撰写和答辩准备。六、参考文献[1]王立华,王瑞滋,范建忠.电容层析成像技术研究进展及其应用[J].物理学进展,2016(12):028701.[2]张涛,陈发明,王裕发.基于电容层析成像技术的气固两相流分布特性[J].流体工程,2016,45(12):23-28.[3]郑乔武,章书敏,孔祥贤.基于神经网络的电容层析成像传感器智能识别与分类研究[J].传感器与微系统,2018,37(3):18-22.[4]张斌,刘志强,王留贵.基于压缩感知的电容层析成像图像重建算法研究[J].传感技术学报,2016,29(8):1162-1169.[5]郭静,

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