為了利用較少投影角度的發(fā)射層析技術(shù)實現(xiàn)燃燒場的高質(zhì)量三維成像,文中提出一種基于Mojette變換的稀疏采樣層析重建方法,以減少重建迭代次數(shù)為原則確定出最優(yōu)投影矢量,結(jié)合代數(shù)迭代算法進(jìn)行層析重建,提高重建算法的抗噪聲性能。通過建立兩種投影之間的關(guān)系模型將Radon變換投影轉(zhuǎn)換為Mojette變換投影,將Mojette變換應(yīng)用于實際的燃燒場重建。數(shù)值模擬和實驗結(jié)果表明:利用8個特定方向的投影可以實現(xiàn)被測物體的高質(zhì)量重建,且具有較強(qiáng)的抗噪性能和更高的重建效率。該方法可以為投影角度受限的燃燒場三維成像技術(shù)提供理論和實驗參考。 

【文章來源】：西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2020,40(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

計算層析平行投影模型示意圖

將所提出的ART-M算法與具有相同角度和數(shù)量投影的CG和ART-R(用于Radon變換的代數(shù)迭代算法)進(jìn)行比較。此外,為了展示Mojette變換重建所需投影的稀疏性,還與密集投影(投影數(shù)為30)的ART-R重建結(jié)果進(jìn)行比較。為了評估算法的噪聲敏感性,在投影中分別添加了平均強(qiáng)度為0,方差為0.005、0.010和0.020的高斯噪聲。重建中的松弛因子為β=0.8,閾值Δc=10-6。模擬仿真重建結(jié)果如圖2所示。圖3比較了不同算法的重建誤差。表1中列出了4種算法的迭代次數(shù)和計算時間。

3) 在4種算法中,ART-M完成重建所需的迭代次數(shù)最少,計算時間最短,說明ART-M算法的重建效率最高。表1 4種算法的計算效率Tab.1 Calculation efficiency of 4 algorithms 重建參數(shù) ART-M CG 8個方向ART-R 30個方向ART-R 迭代次數(shù)/次 7 60 23 47 計算時間/s 5.5 121 7.4 72.5

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Mojette頻域最小冗余覆蓋的有限角度計算機(jī)層析成像重建[J]. 蔣敏,曲芝萍,孫怡.  光學(xué)學(xué)報. 2019(07)

碩士論文
[1]基于壓縮感知理論的計算機(jī)層析圖像重建算法[D]. 李夢婕.大連理工大學(xué) 2015



本文編號：3230937