多光谱辐射层析重建三维火焰温度场

提出一种基于多光谱辐射测温理论及光学层析技术的三维温度场重建方法。建立了基于参考温度的多光谱测温法数学模型，提出了一种基于模拟退火理论的变松弛因子的光学层析技术新算法，通过计算机数值模拟，详细考察了该算法对非对称温度场分布的重建效果并与传统的代数迭代重建算法及滤波反投影算法进行比较。计算结果表明，变弛豫因子重建算法重建精度最高。作为一个应用实例，用多光谱辐射变弛豫因子重建层析方法重建了四峰蜡烛火焰某一截面的温度分布。     

光学层析技术中常见迭代重建算法的误差分析

为了得到较好的重建结果,对光学层析技术中常见迭代重建算法中的代数重建算法(ART)和同时迭代重建算法(SIRT)的重建参数进行分析,通过选择重建参数和计算机数值模拟达到重建要求.计算机数值模拟证明了松弛因子的选择对迭代重建算法的重建结果有非常重要的影响.在ART算法中,其他重建条件一定,松弛因子太大或太小时重建误差都会增大,松弛因子在0.4～1.5范围内时重建精度基本满足要求,最优松弛因子约为0.8;在SIRT算法中,松弛因子在4～12范围内时重建精度基本满足要求,最优松弛因子约为12.总结出代数重建算法和同时迭代重建算法不同条件下松弛因子选择的规律.在ART算法中,投影方向数增加松弛因子减小, 每方向投影数与重建分辨率对松弛因子无影响,松弛因子一定的情况下,投影数太小或太大误差会增大.在SIRT算法中,投影方向数增加松弛因子减小,并且投影方向数增加一倍最优松弛因子约减小为原来的50%; 每方向投影数增加最优松弛因子减小,且投影数增加一倍,最优松弛因子约减小原来的50%; 重建分辨率增加,最优松弛因子增加.     

代数迭代重建算法在折射衬度CT中的应用

X射线折射衬度CT是一种基于相位衬度的断层成像技术,特别适合对由轻元素组成的生物、医学样品进行成像,可以观察到常规吸收衬度CT无法观察到的软组织内部微细结构,是一种具有巨大发展潜力的新成像方法.迭代重建算法和解析重建算法是计算机断层成像技术中并行发展的两种算法,虽然已经提出了几种X射线折射衬度CT的解析重建算法,可是还未见X射线折射衬度CT迭代重建算法的报道.研究了代数迭代重建算法在X射线折射衬度CT中的应用,比较分析了不同的投影数据排列方式对于折射衬度CT重建图像的影响,并对实验数据进行了图像重建,获得了满意的CT图像.研究结果表明,在相位衬度CT中,迭代重建算法相对于解析重建算法而言,能减少投影次数,降低曝光剂量,减少对生物样品的辐射损伤,在生物样品成像和投影数据不完整的情况下具有明显的优势. 关键词： 衍射增强成像 代数迭代算法 CT重建 同步辐射     

光谱法分析代数迭代重建算法及改进

采用光谱分析技术,系列研究了已有代数迭代重建算法,并进一步研制了改进算法—简单自相关代数迭代重建算法(SSART)。采用数值模拟的方法模拟重建一个含遮挡物场,研究了SSART模拟效果和重建精度。作为对照,分析了已有的传统代数迭代算法同条件下的重建结果,包括基本代数迭代重建算法(ART)、联合代数迭代重建法(SART)和改进的联合代数迭代重建法(MSART)。重建精度用均方误差(MSE),绝对平均误差(AVE)和峰值相对误差(PE)三种误差指数标定。结果发现,SSART重建结果的三种误差指数都明显减小,其中MSE在10-4数量级上比ART的降低了26.6%,PE在10-2数量级降低了77.6%。因此,SSART重建含遮挡物模型场时,重建精度大幅度提高,重建效果明显改善,对传统代数迭代重建算法显著改进。     

非对称碳氢扩散火焰内烟黑浓度与温度联合重建模型研究

基于烟黑热辐射传递过程,提出了非对称碳氢扩散火焰断面内烟黑浓度和温度分布的联合层析重建模型.应用最小二乘QR矩阵分解算法模拟分析了传感器数量和布置方式对重建结果的影响以及模型的抗噪能力.计算结果表明,当4个320像素线阵电荷耦合辐射投影传感器(CCD)成非正对布置时,浓度场重建结果最大误差小于2.5%,温度场重建结果最大误差小于0.2%.此外CCD正对布置将导致重建误差向中心聚集.从对含噪声数据的重建结果看,应用联合层析重建模型,辐射能传感器的信噪比不应低于60dB. 关键词： 非对称火焰 层析重建 最小二乘QR矩阵分解算法 联合重建     

基于代数迭代算法的燃烧火焰温度场和气体浓度场重建研究

基于TDLAS(tunable diode laser absorption spectroscopy)技术,以水汽作为目标气体,采用直接吸收的测量方式,探测了甲烷空气预混平焰炉燃烧区域水汽的吸收光谱信号,通过ART(algebraic reconstruction technique)代数迭代算法对燃烧场温度和水汽浓度分布进行了模拟重建和实验研究,模拟重建采取5×5共25个网格的正方形重建区域,假定25个网格的一个温度浓度二维分布,模拟28条激光束从不同的角度方位穿越重建区域,得到模拟射线下的投影值,经ART算法重建,结果显示温度场和水汽浓度场的重建偏差均在1%以内。实验采用分布反馈式激光器作为光源,选取H₂O的7 153.722,7 153.748和7 154.354 cm-1三条吸收线作为测温谱线,其中前两条线不区分作为一条吸收线来处理。使用平移台多方位平行扫描,共获取30路光谱吸收信号,经数据处理、算法重建和双线比值法测温原理得到了圆形平焰炉16个不同区域的温度浓度值,且炉面偏向中心区域温度浓度值较高,边缘较小,结果表明代数迭代算法能够很好地实现燃烧区域温度场和水汽浓度场的反演。     

一种改进的代数迭代重建技术及其在三维温度场再现中的应用

提出了一种改进的代数迭代重建技术，通过计算机数值模拟，考查了其重建精度与投影方向数、迭代次数的关系。结果表明，这种技术与代数迭代法（ＡＲＴ）比较，具有收敛速率快、重建精度高的优点。把这种技术应用于一个三维温度场的重建，再现了其三维温度分布。     

火焰温度场测量中的图像重建算法融合技术

稀疏角度下图像重建算法的研究是发射光谱层析技术在场分布测量方面应用的关键问题。代数重建算法、同时迭代重建算法以及联合代数重建算法是其中应用较为广泛的迭代类图像重建算法。以蜡烛火焰为重建对象,利用均方差、峰值信噪比、结构相似性和图像平均梯度等图像质量评价指标来分析评价不同算法的图像重建效果,并发展了一种多指标优化算法融合的技术,充分利用三种算法的恢复重建优势,实现了火焰三维温度场的分区重建,重建温度误差在5%以内。实验结果证明,所发展的算法融合技术适用于火焰三维温度场的高质量重建。     

基于代数迭代的Mojette变换层析重建算法

提出了一种基于代数迭代的Mojette变换层析重建算法。在确定最佳投影角度的基础上,结合传统层析技术中的乘性代数迭代算法进行重建。利用该算法对轴对称火焰进行了层析重建。数值模拟结果表明,与基于角的重建算法相比,该算法在噪声较大情况下的层析重建质量更好。     

由少量投影数据快速重建图像的迭代算法

针对由少最角度的投影数据重建CT图像的问题,提出了一种改进的基于图像总变差最小的迭代重建算法.该算法采用共轭梯度法求图像总变差最小,并在迭代过程中采用了多分辨迭代技术.用模拟的投影数据和实际扫描数据进行了重建数值实验.实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量,也同时显著提高了迭代图像的收敛速度.     

基于联合平行投影迭代的叠栅层析重建

描述了一种新的叠栅层析代数迭代模型,并针对传统代数迭代法中的垂直投影算法收敛速度较慢的问题,结合新模型提出了一种改进了的平行投影重建算法.用该算法进行了数值模拟重建,结果表明：与叠栅层析中的变换类算法相比,对非完全数据问题,新算法具有有效结合先验知识进行重建的能力;与传统的垂直投影算法相比,新算法能在保证重建准确度的前提下大幅度的提高收敛速度.     

多群辐射扩散方程组的分裂迭代算法收敛分析

分析了多群辐射扩散方程组的分裂迭代算法的收敛速度,证明其收敛特性,给出迭代矩阵谱半径的解析公式.对谱半径进行数值计算与分析,揭示算法的收敛速度与辐射系数之间的依赖关系,数值算例验证了理论结果,给出了该算法的适用条件.     

基于阻尼LSQR-LMBC的火焰三维温度场重建

光场相机可以解决辐射测温多相机系统光路复杂、同步触发难等问题,在辐射成像三维温度重建时有其独特优势. LSQR是求解基于大型稀疏矩阵最小二乘问题的经典算法,该算法用于重建三维温度场时对温度初值依赖较大,在信噪比较低的情况下重建精度不理想.本文提出阻尼LSQR-LMBC重建算法,通过在LSQR方法中添加阻尼正则化项,提高火焰三维温度场重建的抗噪性能,并结合LMBC算法,实现吸收系数和三维温度场同时求解.在数值模拟部分,随着信噪比逐渐降低,阻尼LSQR的重建效果比LSQR更加稳定,在信噪比达到13.86 d B时,重建精度大约提高30%.阻尼LSQR-LMBC的平均重建误差为6.63%.用丁烷火焰进行了实验,重建的丁烷火焰三维温度场分布符合辐射火焰燃烧的特征,和热电偶的测温数据结果进行对比,相对误差在6.8%左右.     

基于正则化迭代的并行磁共振图像重建算法

为了解决并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题,降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失,提出了一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;该算法基于最小二乘理论,引入正则化,优化方程,进而进行迭代重建;采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能,仿真结果表明了该算法相较于最小二乘法,能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰,具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征;重建图像质量得到了较好的改善,对临床诊断更具有适用性。     

双能谱CT迭代重建的一种加速收敛算法

双能谱CT(DSCT)可以重建被测物的材料分辨图像和能量分辨图像,进而区分物质,在医学、工业领域都有广泛的应用。图像重建算法是影响DSCT成像质量的关键技术。广义代数重建算法(E-ART)可以重建得到高质量的双基材料图像,但是该算法收敛速度较慢。针对该问题,提出一种加速收敛算法(AE-ART),其基本思想是通过为基函数添加权重来增大高能和低能投影曲线的夹角或减小高能和低能投影方程组系数矩阵条件数。使用口腔模型对水和骨双基材料分解进行模拟实验,实验结果表明:与E-ART算法相比,AE-ART算法的收敛速度提高了30%以上。     

基于可调谐激光吸收光谱技术的预混火焰重建算法比较

燃煤锅炉发电会产生大量的污染气体,本文基于可调谐激光吸收光谱技术,结合层析成像技术,对预混火焰的温度和浓度进行重建,通过这些参数来调节锅炉运行的工况,以此来减少污染气体的排放和提高能源利用率。经过谱线分析,文章选择在7148.8～7151cm^-1附近选取2条适合高温重建H₂O的吸收谱线(7149.058cm^-1和7150.4716cm^-1),通过采取自适应迭代算法、BP-神经网络算法和卷积神经网络算法,对不同的温度场和浓度场进行模拟重建。研究发现,卷积神经网络算法在重建精度和稳定性方面都优于其他两种算法。为了探究误差对于重建结果的影响,通过添加随机误差发现,误差对于卷积神经网络算法影响较小,温度和浓度重建精度高。为了验证卷积神经网络算法的可行性,文章选取了不同的燃烧工况进行了重建对比。研究表明,卷积神经网络算法重建图像趋于平缓,与实际燃烧情况更加符合,该研究也证明了卷积神经网络算法在燃烧场重建方面的优势和可行性。     

用改进的Fienup迭代算法进行数字全息重建

数字全息成像中往往包括再现像、共轭像和零级项,再现像的分离是常见而又难以彻底解决的问题。提出一种新的全息图重建算法,即利用相干衍射成像（CDI）中的迭代方法处理数字全息图,实现仅有一个实像的再现结果,从而彻底解决该问题。该方法包括两个步骤：首先通过CCD分别测量样品单独存在、样品和参考光同时存在以及参考光的远场衍射分布;然后通过计算机进行迭代运算。由于干涉光的存在,该算法比传统的CDI算法有更快的收敛速度和重建质量。同时进行了数值模拟验证并对生物切片进行了物像重建。     

基于逆卷积神经网络的等离子体辐射分布断层重建方法

发展了一种基于逆卷积神经网络的图像级重建方法用于聚变等离子体辐射分布的断层反演.通过引入结构相似度(SSIM)作为损失函数,该方法在模拟数据实验中表现出了较好的重建效果.模拟实验结果表明,在弦积分信号噪声强度为10％、15％及20％时,该方法的重建结果依然具有良好的精确度和鲁棒性.     

基于循环式径向剪切干涉法的波前重建算法研究

提出一种基于循环式径向剪切干涉的波前重建算法。先将畸变波前经径向剪切干涉仪形成的空间相位调制干涉条纹图通过傅立叶变换处理获得对应的位相差分布,再直接采用迭代算法能精确重建原始波前,为ICF系统中复杂畸变波前的在线准确检测提供了可能,并给出了应用实例。     

基于循环式径向剪切干涉法的波前重建算法研究

 提出一种基于循环式径向剪切干涉的波前重建算法。先将畸变波前经径向剪切干涉仪形成的空间相位调制干涉条纹图通过傅立叶变换处理获得对应的位相差分布，再直接采用迭代算法能精确重建原始波前，为ICF系统中复杂畸变波前的在线准确检测提供了可能，并给出了应用实例。