摘要：电容层析成像（electrical capacitance tomography,ECT）图像重建本质上是非线性的、病态的逆问题,利用线性近似技术的重建方法被ECT广泛采用。该文研究了极板电容测量值和介质分布的非线性程度与灵敏度分布函数的梯度值之间的关系,并将灵敏度梯度幅度应用到灵敏度的归一化过程,用来提高线性近似模型的准确性。同时提出一种新的基于灵敏度差分的灵敏度归一化模型,根据灵敏度中心差分,组合并行归一化和串行归一化模型而构建归一化灵敏度矩阵,能够得到更好的图像重建线性近似模型。数值实验对比了3种归一化模型,并分析了基于差分模型的归一化灵敏度的特征。结果表明,利用新方法构建的归一化灵敏度矩阵代替常规的灵敏度矩阵,常用的Landweber迭代和Tikhonov正则化迭代算法在不增加重建时间情况下,重建图像质量得到明显改善。

关键词：电容层析成像 线性近似 灵敏度图 灵敏度归一化 差分模型 

单位：电子科技大学中山学院 广东省中山市528402 辽宁科技学院 辽宁省本溪市117022 东北大学信息科学与工程学院 辽宁省沈阳市110004