基于D-S證據(jù)理論的CT/ECT圖像融合實(shí)驗(yàn)方法

司志寧，田 沛，張立峰

（華北電力大學(xué)自動化系，河北 保定 071003）

0 引 言

現(xiàn)代工業(yè)監(jiān)測過程中存在大量兩相或多相流分布的問題，如電廠輸煤管道中煤、氣分布直接影響煤粉燃燒效率，石油勘探中天然氣、原油和水的比例分配將直接影響開采效率。精確檢測各相分布對于工業(yè)過程優(yōu)化與控制有著重要意義；因此，過程層析成像技術(shù)（process tomography，PT）近些年來迅速發(fā)展起來，該技術(shù)采用非侵入的外置傳感器陣列方式，在線獲取封閉管道內(nèi)某截面的各相分布狀況[1-2]。

然而，PT技術(shù)的成像機(jī)理決定了單一模態(tài)技術(shù)的局限性，如射線層析成像技術(shù)（computed tomography，CT），其具有硬場特性，重建圖像分辨率較高，但有限的幾個固定角度獲取的投影數(shù)據(jù)，使得重建圖像趨于多邊形，與實(shí)際流型分布不相符[3]；電容層析成像技術(shù)（electrical capacitance tomography，ECT）具有軟場特性，使得重建圖像精度較低，但其電容極板的配置和測量方式使重建圖像能夠較真實(shí)地反映被測流型的形狀[4]。同時，欠定方程組的病態(tài)問題，以及工業(yè)過程實(shí)時監(jiān)測的要求，對PT技術(shù)的硬件和圖像重建算法均提出很高的要求。因此，將CT、ECT成像技術(shù)雙模融合，可在短時間內(nèi)以較小的代價獲取單一模態(tài)無法獲取的更精確的流型特征[5]。

基于D-S證據(jù)理論在不確定性、模糊性方面的優(yōu)勢，本文提出將D-S證據(jù)理論應(yīng)用于CT/ECT圖像融合，將同一流型的CT、ECT重建圖像像素聚類后，運(yùn)用D-S合成規(guī)則進(jìn)行融合。

1 D-S證據(jù)理論

1.1 基本原理

D-S證據(jù)理論摒棄了貝葉斯理論中的統(tǒng)一識別框架、先驗(yàn)概率以及條件概率等硬性要求，通過識別框架、基本概率賦值函數(shù)、信度函數(shù)等概念對不確定性進(jìn)行描述，顯示了其在不確定性、模糊性方面的優(yōu)勢[6]。

證據(jù)理論的基礎(chǔ)是證據(jù)的合成和信度函數(shù)的更新。識別框架Θ，是關(guān)于命題的互斥、可窮舉的有限集合，冪集2Θ表示所有可能的命題集，即包含了Θ的所有子集。證據(jù)理論的基本概率分配由基本概率賦值函數(shù)（basic probability assignment function，BPAF）表示，其定義[7]如下：

定義1：識別框架Θ上的集函數(shù)m：2Θ→[0，1]滿足：

1）空集（空命題）不產(chǎn)生任何概率，即：

2）Θ中全部命題的基本概率分配總和為1，即：

則稱m為識別框架Θ上的基本概率賦值函數(shù)BPAF，也稱為基本可信度分配函數(shù)或mass函數(shù)，反映了命題在某證據(jù)條件下所有可能事件的概率大小。

定義 2：設(shè)Θ為識別框架，m：2Θ→[0，1]為Θ上的基本概率賦值函數(shù)，則稱由：

所定義的函數(shù) Bel：2Θ→[0，1]為Θ上的信度函數(shù)（belief function）。

1.2 D-S合成規(guī)則

D-S合成規(guī)則是一個反映多證據(jù)之間聯(lián)合作用的法則。兩個或多個相互獨(dú)立的置信函數(shù)可以用D-S合成規(guī)則來組合，通過計算基于不同證據(jù)來源置信度的正交得到一個新的置信函數(shù)[8]。

定義3：設(shè)Bel1和Bel2是同一識別框架Θ上的兩個信度函數(shù)，其相應(yīng)的基本概率賦值函數(shù)為m1和m2，焦元分別為Ai和Bj，則 D-S 合成規(guī)則[9]為

式中K反映了各個證據(jù)之間的沖突程度，系數(shù)1/（1-K）稱為正則化因子。由m給定的基本概率賦值函數(shù)稱為m1和m2的正交和，記為m1⊕m2。若K=1，則稱m1和m2的正交和m1⊕m2不存在，不能對基本概率賦值函數(shù)合成。

2 CT/ECT圖像融合

2.1 基本概率賦值的獲取

D-S證據(jù)理論中合理構(gòu)造基本概率賦值函數(shù)是一個與應(yīng)用密切相關(guān)的問題，也是實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵和難點(diǎn)，直接影響著最終融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性[10]。

在工業(yè)油/氣兩相流中，理想流型的圖像常為0和1的二值圖像，而過程層析成像系統(tǒng)重建的圖像為[0，1]的灰度圖像。對于解決圖像中像素層面的信息如何合理轉(zhuǎn)化為待融合的數(shù)據(jù)信息問題，受模糊c-均值聚類算法（fuzzy c-means algorithm，F(xiàn)CM）[11]的啟發(fā)，本文將[0，1]的灰度圖像劃分為油相和氣相兩大類，進(jìn)一步說，該問題在像素層面的證據(jù)理論的命題有兩個：1）代表氣相的灰度值為0的像素點(diǎn)及其周邊鄰域；2）代表油相的灰度值為1的像素點(diǎn)及其周邊鄰域。這是兩個完全不相容的命題，正符合D-S證據(jù)理論的要求。

進(jìn)一步，需要將圖像表達(dá)形式的信息轉(zhuǎn)化為證據(jù)，即重建圖像中，每個像素所包含的灰度信息，應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)換為對上述證據(jù)命題的置信度，即證據(jù)理論中的基本概率賦值函數(shù)。模糊聚類算法中的隸屬度矩陣代表的是每個像素針對各個類別的歸屬情況，且單個像素在各個類中的所有隸屬度之和等于1，而這正好和證據(jù)理論各個命題的置信度的意義相符，因此可以將隸屬度矩陣中的元素看作是證據(jù)理論中對應(yīng)命題成立的基本概率。隸屬度函數(shù)[12]如下：

式中：c——類別數(shù)，c≥2；

n——像素個數(shù)；

dik——聚類中心νi與第k個像素值xk之間的歐幾里德距離（Euclidean distance）；

μik——像素值xk在第i類中的隸屬度，且μik是介于0，1之間的值。

由前所述，本文設(shè)定c=2，ν1=0，ν2=1。

2.2 融合過程

CT圖像與ECT圖像的融合過程可轉(zhuǎn)化為D-S證據(jù)理論融合過程。針對同一流型，設(shè)CT和ECT重建圖像像素分別是同一識別框架Θ上的兩個信度函數(shù)，其相應(yīng)的基本概率賦值函數(shù)為m1和m2，m則表示融合圖像像素的基本概率賦值函數(shù)，焦元分別為氣相A1和油相A2，且運(yùn)用隸屬度函數(shù)μik表示基本概率賦值函數(shù)，如表1所示。

表1 基本概率賦值函數(shù)表

由聚類中心ν1=0，ν2=1，根據(jù)隸屬度函數(shù)μik可推得融合圖像像素值xk：

即：

據(jù)此，完成像素-概率-像素之間的轉(zhuǎn)化，即：將CT、ECT待融合圖像的像素值聚類化，運(yùn)用隸屬度表示其基本概率分配，運(yùn)用D-S證據(jù)理論融合得融合圖像概率分配，即融合圖像像素值隸屬度，進(jìn)而推得融合圖像像素值，重構(gòu)融合圖像。CT/ECT圖像融合流程圖如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

圖1 CT/ECT圖像融合流程圖

分別對3種油/氣兩相流流型進(jìn)行圖像融合實(shí)驗(yàn)，仿真流型如圖2所示。被測管道直徑為82mm。CT系統(tǒng)采用5源17探測器結(jié)構(gòu)，通過靜態(tài)實(shí)驗(yàn)裝置測得射線投影數(shù)據(jù)；ECT系統(tǒng)采用16電容極板傳感器陣列結(jié)構(gòu)，運(yùn)用COMSOL仿真軟件獲得電容投影數(shù)據(jù)[13]?？紤]到系統(tǒng)實(shí)時性要求以及D-S證據(jù)理論融合效果，本文均采用線性反投影算法（linear backprojection algorithm，LBP）重建圖像。LBP算法在圖像重建過程中無需求解大型矩陣的逆，計算量較少，使得圖像重建速度快，但其將投影域按照均勻介質(zhì)分布劃定，不考慮軟場效應(yīng)，所以導(dǎo)致重建圖像精度較低[14]。

圖2 仿真流型

為了驗(yàn)證D-S證據(jù)理論在CT/ECT圖像融合中的有效性，分別運(yùn)用平均值法、小波變換法和D-S證據(jù)理論對上述兩種模態(tài)的重建圖像進(jìn)行融合對比；其中，小波變換采用Daubechies小波基db4進(jìn)行分解，分解層數(shù)均為3層，低頻系數(shù)采用平均值法融合，高頻系數(shù)采用絕對值選大法融合。重建圖像與融合圖像對比如圖3所示，圖像像素灰度值均歸一化至[0，1]范圍內(nèi)。

從圖中可看出，對于CT系統(tǒng)，5源17探測器的結(jié)構(gòu)，使得重建圖像邊緣呈五邊形，但射線的硬場特性（射線具有直線穿透能力且不因介質(zhì)分布而改變傳播方向）決定了圖像分辨率較高；而ECT系統(tǒng)，由于敏感場的軟場特性（即敏感場分布受被測介質(zhì)分布的影響），使得圖像分辨率較低，但16電容極板的對稱配置使重建圖像較真實(shí)地反映仿真流型的形狀；線性反投影算法重建圖像質(zhì)量均不高，偽影現(xiàn)象嚴(yán)重。從視覺效果上而言，3種流型融合圖像對比單模態(tài)重建圖像的精度均有所提高，融合圖像既改善了CT圖像邊緣失真的缺點(diǎn)，也避免了ECT軟場特性的干擾。

對比3種融合方法的視覺效果可以看出，基于平均值和小波變換的融合方法，由于未考慮CT、ECT圖像特點(diǎn)以及融合目的，僅從圖像本身出發(fā)，使得其在核心流和環(huán)流中對圖像質(zhì)量的改善并不明顯，且融合圖像依然存在較大偽影，未達(dá)到預(yù)期融合目的。而本文采用的基于D-S證據(jù)理論的融合方法，充分利用了CT、ECT圖像的先驗(yàn)信息，在3種流型中融合圖像均更加接近原型，提高了過程層析成像重建灰度圖像的0、1信息度，融合效果最佳。同時，基于小波變換的多分辨分析方法會對系統(tǒng)實(shí)時性產(chǎn)生較大干擾，而D-S證據(jù)理論基于統(tǒng)計學(xué)方法，未進(jìn)行復(fù)雜的頻域多尺度分解，降低了對系統(tǒng)實(shí)時性要求的干擾。

對融合前后的圖像質(zhì)量評價采用均方根誤差指標(biāo)（root mean square error，RMSE）[15]，即：

式中：Ii（i，j）——仿真原圖坐標(biāo)（i，j）點(diǎn)像素值；

If（i，j）——融合圖像對應(yīng)點(diǎn)（i，j）點(diǎn)像素值；圖像的大小為M×N。

RMSE越小，說明融合圖像與理想圖像越接近，也就是說融合效果越好。

評價結(jié)果如表2所示，平均值法與小波變換法的融合圖像在層流型中誤差大于CT圖像，在核心流和環(huán)流型中稍有減小，而本文采用的D-S證據(jù)理論的融合圖像在3種流型中的誤差均明顯降低，提高重建圖像的準(zhǔn)確度和信息量，客觀地驗(yàn)證了D-S證據(jù)理論在CT/ECT圖像融合中的有效性。

表2 圖像均方根誤差的比較

4 結(jié)束語

圖3 重建圖像與融合圖像對比

本文基于D-S證據(jù)理論，運(yùn)用聚類算法中的隸屬度函數(shù)表示證據(jù)理論中的基本概率賦值函數(shù)，對CT、ECT重建圖像進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)像素-概率-像素之間的轉(zhuǎn)化。在提高單模態(tài)成像質(zhì)量的同時，同其他傳統(tǒng)像素融合算法對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明融合圖像更加接近原流型，客觀評價誤差顯著減小，同時對系統(tǒng)實(shí)時性干擾較小，驗(yàn)證了D-S證據(jù)理論在CT、ECT雙模態(tài)融合中的有效性。

[1]譚超，董峰.多相流過程參數(shù)檢測技術(shù)綜述[J].自動化學(xué)報，2013，39（11）：1923-1932.

[2]馬平，周曉寧，田沛.過程層析成像技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用[J].化工自動化及儀表，2009，36（1）：1-5.

[3]薛倩.多相流CT系統(tǒng)成像算法研究及軟件設(shè)計[D].天津：天津大學(xué)，2010.

[4]趙玉磊，郭寶龍，閆允一.電容層析成像技術(shù)的研究進(jìn)展與分析[J].儀器儀表學(xué)報，2012，33（8）：1909-1920.

[5]譚超，許燕斌，董峰.多模態(tài)流動成像技術(shù)研究進(jìn)展[J].儀器儀表學(xué)報，2015，36（2）：241-253.

[6]DEMPSTER A P.Upper and lower probabilities induced by A multiplicand mapping[J].Annals of Mathematical Statistics，1967（38）：325-339.

[7]SHAFER G，LOGAN R.Implementing dempster's rule for hierarchical evidence[J].Artificial Intelligence，1987（33）：271-298.

[8]謬燕子，方健，馬小平，等.D-S證據(jù)理論融合技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013：8-24.

[9]楊風(fēng)暴，王肖霞.D-S證據(jù)理論的沖突證據(jù)合成方法[M].北京：國防工業(yè)出版，2010：15-40.

[10]王秀秀.基于證據(jù)理論的圖像融合新算法及應(yīng)用[D].天津：天津大學(xué)，2008.

[11]陳曉霞.基于FCM圖像融合技術(shù)的研究[D].武漢：湖北工業(yè)大學(xué)，2013.

[12]RUSPINI E H.A new approach to clustering[J].Information&Control，1969，15（1）：22-32.

[13]李佳，張立峰，田沛.基于Kalman濾波的ECT圖像重建算法[J].傳感器與微系統(tǒng)，2015，34（8）：128-130.

[14]張立峰.電學(xué)層析成像激勵測量模式及圖像重建算法研究[D].天津：天津大學(xué)，2011.

[15]高超.圖像融合評價方法的研究[J].電子測試，2011（7）：30-33.