[發明專利]一種基于序貫蒙特卡洛原理的EMT圖像重建方法

在審

• 申請號: 202111306336.7
• 申請日: 2021-11-05
• 公開（公告）號: CN114373024A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 黃國興;錢文情;盧為黨;彭宏;張昱
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 趙芳

1.一種基于序貫蒙特卡洛原理的EMT圖像重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟一，EMT圖像重建過程建模：EMT圖像重建的本質是通過檢測電壓和系統靈敏度場分布情況反向推演出物場電導率分布情況，三者的關系用下式表示：

V＝Sg (1)

其中，V是28×1的獨立電壓向量，由傳感器陣列采集和電子控制單元處理后得到；S是28×1600的系統靈敏度矩陣，反映了物場中各個位置的電導率和電壓的對應關系；g是1600×1的電導率向量，其分布情況可以代表物場中目標物體的位置與形狀和管道周圍磁性介質的分布情況；

由于EMT系統求解原始圖像信號是一個病態和欠定的問題，將序貫蒙特卡洛方法引入EMT圖像信號的求解過程；對于兩相流參數檢測問題，原始圖像為二值圖像，灰度值為0或1，假設管道內的截面被分割成d×d像素，其中d為整數，其取值由網格剖分數決定，二值圖像表示為二維d×d矩陣或一維N×1向量g，其中N＝d×d；

首先利用蒙特卡洛思想將EMT系統建模為一個動態時變系統，將圖像重建問題的求解建模為該動態時變系統對最優解的搜索，EMT系統的圖像重建過程是利用實測電壓數據V根據任意算法反向推演出電導率分布g的測量值，如果電導率分布g的求解是通過遞歸迭代的方法的，搜索過程的最優解可視為動態時變系統，將迭代次數作為離散的時間量，自變量g表示系統的狀態變量，最優解表示動態系統的狀態估計，假設一個動態時變系統可以由系統的運動模型和觀測模型來描述其數學模型：狀態變量g基于迭代次數的變化可視為系統的運動模型；包含觀測噪聲的被測電壓矢量V與系統狀態變量g之間的關系方程為系統的觀測模型；

系統狀態g的更新方程為：

g_k＝g_k-1+u_k-1 (2)

其中k為代表迭代次數的離散時間量；g_k和g_k-1分別為k時刻和k-1時刻對應的電導率分布向量，即反映電導率分布情況的圖像信號；u_k-1為過程噪聲；

系統的觀測方程為：

V_k＝Sg_k+v_k (3)其中，S為靈敏度矩陣，V_k為k時刻的電壓矢量，v_k為測量噪聲；

在動態時變系統的運動模型中，假設在k時刻的狀態估計g_k由上一時刻的狀態g_k-1決定，k-1時刻的過程噪聲u_k-1分布確定了系統搜索空間，假設過程噪聲u_k-1屬于高斯噪聲，其均值為投影數據的修正量E(u_k-1)＝-γΔf(g_k-1)，其中γ為松弛因子，取一個較小的正數；Δf(g_k-1)是通過任意像素點的所有投影數據的誤差值的統計，通過下式得到：

其中diag(SS^T)是由SS^T的對角線分量組成的向量，除法是指分子中向量的任意元素除以分母中向量的對應元素；

公式(5)根據上一次迭代中獲得的圖像信號g_k-1計算估計電壓值V_k-1并將其與實際測量電壓V進行差值運算，然后根據1/diag(SS^T)的權重對差值進行加權，最后通過反演得到g_k-1信號的修正值；沒有先驗知識的變量可以簡單設置，所以過程噪聲的概率密度函數為u_k-1～N(-γΔf(g_k-1),1)，狀態空間的概率密度分布為g_k-1～N(g_k-1-γΔf(g_k-1),1)；

步驟二，初始化狀態空間：由于LBP算法計算簡單快速，可以用來生成初始狀態空間；

g₀＝g_LBP＝S^TV (5)

以LBP算法得到的結果作為初始狀態空間；

步驟三，狀態空間采樣及樣本權值更新：得到初始樣本空間后，對其進行重要性采樣，根據樣本的觀測距離設置相應的權重；

步驟四，最優狀態估計：基于獲得的粒子及其權重，計算系統的狀態空間估計，并通過迭代更新的方式搜索最優解，最后作為全局最優估計輸出進行圖像重建。