一种新的卷积神经网络的ECT图像重建算法

摘要：

针对电容层析成像技术(electrical capacitance tomography,ECT)反问题中图像重建困难的问题,研究了将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)应用于ECT图像重建的可行性,在对卷积神经网络中较耗时的深层结构和训练过程问题进行深入研究的基础上,对结构中的卷积层和训练中的子采样方法进行了改进,提出了一种加速收敛卷积神经网络(fast convergent convolutional neural network,FCCNN)的图像重建方法,并通过Matlab在计算机上建立了ECT实验仿真系统,与传统算法的仿真实验结果进行了对比和分析.实验结果表明,改进后的算法对常见管道流型的图像重建效率和质量都有一定的提高.

关键词：电容层析成像技术、卷积神经网络、图像重建、子采样、Matlab

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60572153,60972127

在线出版日期：2017-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33