[發明專利]一種基于非均勻背景介質的彈性波成像方法有效
| 申請號: | 201810906598.9 | 申請日: | 2018-08-10 |
| 公開(公告)號: | CN109239771B | 公開(公告)日: | 2020-01-31 |
| 發明(設計)人: | 徐魁文;楚彥青;趙文生;陳世昌;趙鵬;王高峰 | 申請(專利權)人: | 杭州電子科技大學 |
| 主分類號: | G01V1/28 | 分類號: | G01V1/28 |
| 代理公司: | 33240 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) | 代理人: | 黃前澤 |
| 地址: | 310018 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 非均勻 背景介質 散射體 驗證 背景對比度 彈性波成像 運算速度快 正則化參數 壁面處理 迭代過程 仿真測試 廣義交叉 積分方程 圖像重建 未知目標 背景格 收斂性 正則化 迭代 算法 重構 嵌入 耗時 改進 測試 重建 | ||
本發明公開一種基于非均勻背景介質的彈性波成像方法,以重建嵌入非均勻背景介質中的未知目標。將非均勻背景,即在有限域內將其作為已知散射體的壁面處理,其優點是避免了非均勻背景格林函數的耗時計算。在此方案下,結合改進的Levenberg Marquardt(LM)算法,提出了一種基于差分積分方程模型的新型方法(ME?LM)以實現圖像重建,另外,使用改進的廣義交叉驗證(GCV)正則化技術來自適應地選擇迭代中的正則化參數,提高了迭代過程的穩定性。結果表明,所提出的方法不僅運算速度快,收斂性好,而且能夠減輕非線性,能夠重構出背景對比度高的未知散射體。仿真測試和實際測試均驗證了該方法的有效性。
技術領域
本發明屬于彈性波成像技術領域,提出了一種基于非均勻背景介質的彈性波成像方法。
背景技術
在生產實踐中,我們人類往往是通過自身的感應器官,如眼睛、鼻子、耳朵等,來直觀地感受,從而獲取外界的信息,比如說通過眼睛獲取的圖像,包含了巨大的信息量。然而對于某些領域,比如微觀領域,海洋領域等,由于人類感官的局限性,單單通過人體感官,不足以獲取較多有用的信息,僅僅通過感官獲取的信息非常有限,于是人類就發明了各種工具來擴展人體感官的范圍,其中的一些發明工具的方法是用來代替眼睛的,這一類方法就屬于成像方法。成像方法的基本原理就是利用相應的發射裝置或者設備,發射出特定的波比如彈性波,發射波通過傳播媒介進行傳播,達到探測目標后,會發生一定的散射和透射,然后我們再利用一定的接收裝置或者設備,將這些散射波和透射波接收起來,從這些波中可以得到特定的信息,然后我們利用成像算法,通過計算機技術對這些信息進行加工處理,就可以形成圖像。
在彈性波成像方法的發展過程中,在早期,主要采用的是線性的算法,但是它的局限性比較大,只能得到一些簡單的信息,比如合成孔徑雷達技術,只能得到物體的大概位置和形狀,而無法獲得物體材料參數等相關信息。成像的關鍵在于解決逆問題,然而,在復雜的情況下,解決逆問題的主要困難就是它的病態性和非線性,所謂病態性,是指方程無解或者解不唯一的情況。為了較好的解決這些困難,我們考慮采用非線性算法。本發明是基于改進增強的LevenbergMarquardt算法實現非均勻背景介質彈性波成像的方法(簡稱ME-LM),能夠顯著提高成像的質量,可廣泛應用于雷達成像和醫學生物成像等領域。
在彈性波的成像方法中,根據等效感應流是否存在進行分類,方法分為場類型和源類型兩種方法。波恩迭代法和變形波恩迭代法是典型的場型成像方法,ME-LM方法也是一種基于高斯-牛頓迭代法的場型成像方法。對比源反演方法和基于子空間優化的方法都是典型的源類型優化方法。由于彈性波的物理特性,彈性波成像已經被廣泛應用到無損檢測、醫學造影、地質勘探等實際工程領域。本發明主要是針對彈性波成像中場類型方法設計的一種,現有的非均勻背景下的介質成像沒有將已知背景和背景里面的未知散射體分開的方法,這樣在迭代的過程中,容易使已知的非均勻背景受到噪聲的污染而有誤差產生,而與現有的非均勻背景下的成像方法相比,本發明方法采用將背景與背景里面的未知散射體分開來的方法,通過在迭代過程中僅僅只需反演未知散射體,而不會影響已知的非均勻背景,使迭代中的誤差更小,從而可以更好地改善圖像的質量,這樣通過圖像就可以獲取更多有用的信息,比如可以獲得物體的位置、形狀、材料信息等。
發明內容
本發明的目的是針對目前成像算法對于非均勻背景介質成像的局限性,提出了一種基于二維非均勻背景介質彈性波的成像方法(ME-LM)。將非均勻背景,即在有限域內將其作為已知散射體的壁面處理,其優點是避免了非均勻背景格林函數的耗時計算。在此方案下,結合改進的Levenberg Marquardt(LM)算法,提出了一種基于差分積分方程模型的新型方法(ME-LM)以實現圖像重建,另外,在該方法中,改進的廣義交叉驗證方法(GCV)并結合截斷奇異值分解方法被用于自適應地選擇正則化參數,使整個算法穩定地進行迭代反演,能夠較好地反演出未知散射體的相關參數,改善重建圖像的質量。
本發明的技術方案:
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