[發明專利]一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法

在審

• 申請號: 202011592657.3
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112614204A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 呂和翔;杜彬;李啟瑞;王莉莉;陳德運
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建方法包括以下步驟：

步驟一、對采集到的電容值進行歸一化處理，根據預先設定好的敏感場強度，代入最小二乘函數，求出滿足函數取得最小值的目標值，作為迭代初值為后續步驟使用；

步驟二、根據設計好的迭代公式，將迭代初值帶入公式，求出系數矩陣的初始誤差陣為后續步驟使用；

步驟三、將初始誤差陣帶入構造公式，求出修正的系數矩陣初值；

步驟四、針對修正的系數矩陣，求出其對應的法矩陣，并根據法矩陣構建靶向矩陣初值；

步驟五、采用L-曲線法，根據靶向矩陣求出其對應的正則化參數；

步驟六、同時加入系數矩陣噪聲以及隨機觀測誤差向量，模擬真實復雜噪聲實驗環境；

步驟七、參數帶入迭代公式進行迭代運算，根據條件得到迭代結束后的實驗目標估值。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法，其特征在于，在步驟一中，最小二乘函數構建為f(G)＝||SG-C||²＝min，G為滿足函數取得最小值的迭代初值。

3.根據權利要求1所述的一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法，其特征在于，在步驟三中，構造公式為為修正的系數矩陣初值。

4.根據權利要求1所述的一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法，其特征在于，所述步驟四中，基于較小特征值對應的特征向量，靶向矩陣的構造公式為G_i是法矩陣A^TA小奇異值對應的特征向量。小特征值的判定方法可以用特征值標準差分量之和占標準差比重達到95％以上,即式中Λ_i是法矩陣A^TA的特征值。矩陣只修正小奇異值,可以將其叫作靶向矩陣，在降低方差的同時避免不必要的偏差,使估值更為合理。

5.根據權利要求1所述的一種基于改進最小二乘的電容層析圖像重建方法，其特征在于，在步驟六中，為了驗證該算法對噪聲的適應性，分別在歸一化電容C和系數矩陣S中加入隨機噪聲，e_L～N(0,σ²I_m)，σ＝0.1。隨機噪聲由Matlab生成。