项目名称: 基于混合约束正则化的电阻抗成像反演研究
项目编号: No.11626092
项目类型: 专项基金项目
立项/批准年度: 2016
项目学科: 数理科学和化学
项目作者: 王静
作者单位: 黑龙江大学
项目金额: 3万元
中文摘要: 电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography,EIT)实际上可看作二阶椭圆型偏微分方程参数识别逆问题。由于EIT逆问题存在非线性性、欠定性和不适定性等难点,成像的精度和稳定性通常难以保证。当前现有的反演方法往往分辨率不高、对比度差和速度较慢,给EIT技术的实际应用带来困难。针对此问题,本项目首先探索EIT问题反演参数的稀疏性表示方法,同时鉴于Thilknov正则化、全变差(TV)正则化和稀疏约束正则化各自具有的特性,将Thilknov正则化、TV正则化和稀疏约束正则化联合使用,设计混合约束罚项正则化的联合反演策略,并给出权重的选择方法。然后,针对混合约束反演模型,基于分裂Bregman技术构造并分析快速的迭代优化算法。目的是实现对目标体的光滑部分、分段常值的边缘轮廓以及可稀疏表示的尖角边界的同步反演,达到优势互补,从而改进成像质量和对数据噪声的鲁棒性。
中文关键词: 电阻抗成像;正则化方法;弹性网正则化;分裂Bregman迭代;
英文摘要: Electrical impedance tomography (EIT) can be by nature regarded as the inverse problem of parameter identification for two order elliptic partial differential equation. It is often hard to guarantee the quality and stability for the imaging because of the
英文关键词: Electrical impedance tomography;Regularization method;Elastic-net regularization;Split Bregman iteration;