[发明专利]一种电容层析成像的图像二值化方法和设备

摘要

本发明公开了一种电容层析成像的图像二值化方法，包括以下步骤：S1、输入敏感场矩阵和电容值，建立ECT的线性化模型；S2、利用全局或半全局的迭代算法获得介质分布的一个初值，以提供原始的图像数据；S3、在ECT的线性化模型引入L2范数和L0范数，将求解介电常数分布g的问题转化为凸优化问题进行求解；S4、输出介质分布的终值。本发明能够较好地保留原图像的特征，并具备较强的鲁棒性。

主权项

1.一种电容层析成像的图像二值化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、输入敏感场矩阵和电容值，建立ECT的线性化模型；/nS2、利用全局或半全局的迭代算法获得介质分布的一个初值，以提供原始的图像数据；/nS3、在ECT的线性化模型引入L2范数和L0范数，将求解介电常数分布g的问题转化为凸优化问题进行求解；/nS4、输出介质分布的终值；/n在步骤S1中，输入敏感场矩阵和电容值根据式(1)建立ECT的线性化模型：/nλ＝Sg (1)/n式中：λ为m×1的归一化电容矢量，S为m×n的归一化敏感场矩阵，g为n×1的归一化介电常数矢量，m根据电容传感器的电极数目a确定，m＝a*(a-1)/2，n为敏感场的网格划分数量；/n步骤S3包括以下步骤：/nS31、参数初始化；/nS32、针对介电常数进行外插操作以及阈值操作；/n步骤S31包括以下步骤：/n在式(1)中分别引入L2范数和L0范数，则式(1)中求解介电常数分布g的问题转化为求解如下凸优化问题：/n /n式中：r为非负的稀疏权重系数，||·||₂表示L2范数，||·||₀表示L0范数；/n令g_-1＝g₀＝g_初始，同时设置迭代当前值k和迭代的最大次数k_max；/n步骤S32中，定义2个函数H(g)和G(g)，/n /n则关于H(g)的替代函数R_q(g,y)表示如下：/n /n式中：y是引入的一个用来进行外插操作的变量，q是用来约束g和y之间的正则化变量，是一个非负数；/n步骤S32包括以下步骤：/n1)首先进行外插操作，w是外插系数，是一个非负数，第k次迭代过程中的介质常数g_k的外插值由y_k+1保存，即：/ny_k+1＝g_k+w(g_k-g_k-1)/n分别将外插值y_k+1和g_k代入H(g)函数，当H(y_k+1)>H(g_k)时，令y_k+1＝g_k；/n2)接着，将得到的y_k+1代入R_q(g,y_k+1)中，求取此时令R函数值最小的g值，作为第k+1次介电常数的更新值g_k+1，即：/n /n将k值加1，如果k<k_max，返回到步骤1)；否则跳出循环。/n