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    基于聯(lián)合代數(shù)重建的電容層析成像圖像重建

    2018-08-07 06:34:42宋亞杰張立峰朱炎峰
    電力科學(xué)與工程 2018年7期
    關(guān)鍵詞:流型偽影投影

    宋亞杰, 張立峰, 朱炎峰

    (華北電力大學(xué) 控制與計算機(jī)工程學(xué)院,河北 保定 071003)

    0 引言

    電容層析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)技術(shù)是一種新型的多相流檢測技術(shù)[1]。其原理是通過安裝在管道外側(cè)的電極陣列采集數(shù)據(jù),對管道內(nèi)部介電常數(shù)分布進(jìn)行實時可視化測量。ECT系統(tǒng)由于其非侵入、響應(yīng)速度快、結(jié)構(gòu)簡單、無輻射的特點(diǎn),已在多相流領(lǐng)域逐漸得到應(yīng)用[2,3]。

    ECT圖像重建算法是一個逆問題求解的過程,但是逆問題具有非線性和病態(tài)性[4],而非線性和病態(tài)性都將直接影響圖像精度。目前常用的ECT重建算法可分為非迭代算法和迭代算法,非迭代算法如線性反投影算法(Linear Back Projection,LBP)雖然成像速度快,但很難取得較高精度的重建圖像;迭代算法成像精度明顯優(yōu)于非迭代算法,如Landweber算法、Tikhonov正則化算法等,但一般收斂速度較慢[5]。

    代數(shù)重建技術(shù)(Algebraic Reconstruction Technique,ART)是投影重建的典型方式之一,文獻(xiàn)[6]將ART算法應(yīng)用在ECT圖像重建上,取得了較好的成像效果,但ART算法計算量大,重建速度較慢。聯(lián)合代數(shù)重建技術(shù)(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)是在ART算法基礎(chǔ)上改進(jìn)而來,可有效克服逆問題的病態(tài)性和不適定性,不僅加快了迭代速度,重建圖像的質(zhì)量也得到進(jìn)一步提高,且具有一定的抗噪能力[7]。本文將SART算法應(yīng)用于ECT圖像重建,采用16電極ECT系統(tǒng),針對4種常見流型,分別使用ART算法和SART算法進(jìn)行仿真并重建圖像,同時用成像效果、迭代次數(shù)、迭代時間和相對誤差等評價指標(biāo)進(jìn)行對比分析。最后,使用天津大學(xué)研制的數(shù)字化TJUET測量系統(tǒng),模擬油/氣兩相流進(jìn)行了靜態(tài)實驗,基于兩種算法得到重建圖像,并對比了分析測試結(jié)果。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 ECT數(shù)學(xué)模型

    ECT系統(tǒng)測量過程中,依次選擇其中一個電極作為激勵電極,其它電極作為測量電極用以獲取所有不同電極對之間的電容數(shù)據(jù)。由此可獲得獨(dú)立測量電容數(shù)據(jù)個數(shù)為:

    M=K(K-1)/2

    (1)

    式中:K為電極數(shù)。本文使用16電極傳感器,因此將會得到120個獨(dú)立測量電容數(shù)據(jù)。

    ECT系統(tǒng)中,被測圓形管道內(nèi)部電場分布方程為:

    ·[ε(x,y)]φ(x,y)=0

    (2)

    式中:ε(x,y)為相對介電常數(shù);φ(x,y)為電勢;φ(x,y)為電場強(qiáng)度。對式(1)進(jìn)行離散化,即可得到ECT系統(tǒng)近似線性模型:

    C=SG+e

    (3)

    式中:C為N×1維歸一化后的電容測量值;S為M×N維歸一化后的靈敏度系數(shù)矩陣;G為需要N×1維歸一化后的原始圖像灰度值向量;e是噪聲向量;N為剖分的網(wǎng)格數(shù)。獨(dú)立測量數(shù)據(jù)個數(shù)往往小于網(wǎng)格數(shù),即M

    1.2 代數(shù)重建算法(ART)

    代數(shù)重建算法[8]廣泛應(yīng)用于圖像重建領(lǐng)域。該算法要求待重建的截面圖像f(x,y)分成N個離散的像素方格,而每個像素方格內(nèi)部的f(x,y)都是常數(shù),記作fi。然后,根據(jù)成像的物理過程和相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,得到重建圖像和投影數(shù)據(jù)之間關(guān)系的線性方程組[9]。

    (4)

    式中:pi為第i號射線的測量數(shù)據(jù);wij為反映像元fi對投影pi貢獻(xiàn)的權(quán)重因子;M為投影射線總數(shù);N是像素方格個數(shù);pi可視為歸一化的測量電容值;wij可認(rèn)為是靈敏度矩陣單元;fi便是待重建的像素單元灰度值。觀察可知,式(4)可近似表示為ECT系統(tǒng)的線性模型方程(3),因此可用于ECT系統(tǒng)的圖像重建。圖像重建的任務(wù)即是由w、p求取f。

    ART算法的具體步驟為:

    步驟1:設(shè)定圖像初始值。初始值的設(shè)定將會直接影響到圖像重建迭代次數(shù),一般情況下可設(shè)初始值如式(5);為提高重建速率,本文則以LBP算法得到的解作為初始值。

    (5)

    步驟2:根據(jù)下式計算圖像的修正值

    (6)

    式中:k為迭代次數(shù);1≤i≤M;1≤j≤N;λ為松弛因子(0<λ<2)。為更好地抑制偽影,對于像元fi< 0,則使fi= 0。當(dāng)所有的投影數(shù)據(jù)都被使用完,便完成了一次完整的迭代。

    步驟3:反復(fù)進(jìn)行第2步中的運(yùn)算,對圖像進(jìn)行修正。

    步驟4:檢驗是否滿足收斂準(zhǔn)則。常用的收斂標(biāo)準(zhǔn)是:

    (7)

    當(dāng)(U(k)N)1/2<ε(0<ε<1)時,停止迭代,也可設(shè)置迭代次數(shù)作為收斂停止條件。

    1.3 聯(lián)合代數(shù)重建算法(SART)

    作為ART算法的改進(jìn)技術(shù),SART算法仍然以式(4)為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)。由上文可知,式(4)可近似表示為ECT系統(tǒng)的線性模型,因此SART算法克服了逆問題求解的非線性問題;在SART算法中,每次迭代對像素的校正值并非只與一個投影數(shù)據(jù)有關(guān),而是所有投影數(shù)據(jù)校正值的平均值,一些隨機(jī)誤差被平均掉了,這也就使得SART算法能夠更好地抑制帶狀偽影,得到比ART算法更加平滑的重建圖像[10~12]。

    SART算法的具體步驟為:

    步驟1:設(shè)置圖像初始值(見ART算法第1步)。

    步驟2:SART算法子迭代過程可分解為以下兩步:

    (8)

    (9)

    步驟3:反復(fù)進(jìn)行第2步中的運(yùn)算,對圖像進(jìn)行修正。

    步驟4:檢驗是否滿足收斂準(zhǔn)則(見ART算法第4步)。

    2 實驗結(jié)果及分析

    2.1 仿真實驗

    仿真實驗平臺基于Windows8 Intel Core i7 2.60 GHz操作系統(tǒng),內(nèi)存為4 GB RAM;仿真軟件采用MATLAB R2009 a和COMSOL3.5 a有限元軟件。網(wǎng)格剖分采用自適應(yīng)三角形網(wǎng)格剖分,圖像重建采用正方形網(wǎng)格剖分,將成像區(qū)域分為812個單元。采用16電極ECT系統(tǒng),電極均勻排列在圓形管道外側(cè),屏蔽罩和徑向屏蔽電極接地,用于屏蔽外界電磁干擾對測量信號的影響。其中電極張角θ=12°,管道內(nèi)徑為80 mm,如圖1所示。

    圖1 16電極ECT傳感器結(jié)構(gòu)圖

    仿真實驗以油/氣相流為研究對象,設(shè)置了如圖2所示4種常見流型。其中油和氣的相對介電常數(shù)分別設(shè)為3和1。使用COMSOL3.5 a有限元軟件獲得仿真測量電容值數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上加入±2%的高斯白噪聲;利用MATLAB軟件編寫ART算法和SART算法完成ECT圖像重建。

    圖像重建算法參數(shù)設(shè)置:為增加ART算法和SART算法重建效果的對比有效性,選取線性反投影算法(LBP)的重建結(jié)果作為重建算法的圖像初始值;迭代次數(shù)設(shè)置為150次;固定松弛因子λ=1。重建圖像如圖2所示。

    圖2 仿真重建圖像

    為定量評價重建圖像質(zhì)量,采用相對誤差(IE)和相關(guān)系數(shù)(CC)作為評價標(biāo)準(zhǔn)。

    (10)

    (11)

    表2 重建圖像相關(guān)系數(shù)

    由表1和表2可知,對所選4種常見流型,ART算法和SART算法的相對誤差和相關(guān)系數(shù)較為接近;結(jié)合圖2的重建圖像,不難發(fā)現(xiàn)SART算法能對不同物體有效地區(qū)分,且邊緣信息保真度高,具有較少的偽影。

    流型1和流型2中,ART算法成像的物體略微變形,而SART算法成像的物體更接近原流型;此外可以看到,在ART算法重建圖像中,管壁部分存在偽影,而SART算法圖像中幾乎不存在;對于流型3的層流,兩者成像效果都不理想,尤其是靠近管壁的部分失真嚴(yán)重,相比較而言,SART算法的成像效果略好一些;而對于流型4的環(huán)流,如果不考慮偽影的存在,ART算法優(yōu)于SART算法,成像更接近原流型。

    表3為采用ART和SART的圖像重建耗時對比。

    表3 圖像重建耗時 s

    另外,由表3可以看出,對于4種常見流型,SART算法的成像時間最短。尤其對流型4,成像速度比ART算法快了接近一倍。

    2.2 靜態(tài)實驗

    采用天津大學(xué)研制的數(shù)字化TJUET測量系統(tǒng)進(jìn)行了靜態(tài)實驗,數(shù)字化TJUET系統(tǒng)如圖3所示。

    圖3 數(shù)字化TJUET系統(tǒng)

    兩相流模擬實驗中采用傳感器模型為內(nèi)徑 60 mm的圓形有機(jī)玻璃管道,16電極電容敏感陣列。流型1’、流型2’和流型3’使用的是直徑分別為5 mm、10 mm、20 mm的塑料棒,而流型4’使用的是內(nèi)徑30 mm、厚度2 mm的空心PC塑料棒,空場及滿場標(biāo)定介質(zhì)分別為空氣及塑料顆粒,管內(nèi)剖分812個單元。實驗結(jié)果如圖4所示。

    圖4 靜態(tài)實驗重建圖像

    由圖4可知,對于流型1’和流型2’,ART算法成像的物體變形嚴(yán)重,且與管壁粘連,而SART算法成像邊緣信息保留較好,圖像更接近真實分布;對于流型3’的層流,兩者成像效果仍不理想,高介電物質(zhì)呈離散分布;而對于流型4’的環(huán)流,兩種算法都取得了較好成像效果,相比較下,ART算法成像物體大小更接近原流型。

    3 結(jié)論

    本文針對ECT圖像重建中逆問題的非線性和病態(tài)性,將基于ART算法的SART算法應(yīng)用于ECT圖像重建。通過仿真和實驗測試顯示,ART算法和SART算法皆可有效地對物體進(jìn)行重建,而SART算法的成像物體邊緣信息保真度高,且能抑制大部分偽影,具有一定的抗噪性能;另外,在成像效果相差不大的情況下,SART算法的成像速度要優(yōu)于ART算法。該算法為解決ECT成像中的逆問題提供了一條新的途徑。

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