基于DK-SVD的深度学习电阻抗块稀疏成像方法研究

来源：计量学报杂志2024年第9期北京时间：

作者：王琦,杨雨晗,李秀艳,段晓杰,汪剑鸣,孙玉宽,冯慧

单位：天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387

摘要：针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法加快收敛速度。仿真实验结果表明DK-SVD算法重建图像的结构相似性可达到0.95以上,误差可控制在0.1左右,平均重建速度为0.034s,有效地提高了电阻抗层析成像的质量和效率,且经进一步实验证明了该算法具有良好的噪声鲁棒性和实际应用价值。

关键词：电学计量;电阻抗层析成像;块稀疏;DK-SVD;图像重建;深度学习

基金资助：国家自然科学基金(62072335,62071328)