多尺度卷积神经网络的电阻层析成像算法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：

作者：仝卫国, 曾世超, 张立峰

摘要：针对电阻层析成像(ERT)经典算法(LBP、Landweber等)在复杂流型情况下成像精度低的问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural Network,MS-CNN)的电阻层析成像图像重建算法。根据气液两相流流型特点，构建有限元模型得到20 000组包含“边界电压向量-电导率分布”的数据集。在典型卷积神经网络Resnet50和Vgg16的基础上，构建针对ERT图像重建问题的MS-CNN。仿真实验结果表明，与Landweber迭代算法和单尺度卷积神经网络算法相比，MS-CNN算法的ICC分别提升了0.715和0.023,RIE分别降低了0.812和0.057。抗性测试与静态测试结果表明，MS-CNN算法具有良好的图像重建结果和鲁棒性。

关键词：卷积神经网络, 计量学, 电阻层析成像, Landweber, 电导率分布