版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、計算機斷層成像術(shù)(Computerized Tomography,CT)是20世紀無損檢測技術(shù)發(fā)展的最重要成果。作為CT技術(shù)的基本算法,代數(shù)重建算法(AlgebraicReconstruction Technique, ART)相較于濾波反投影算法(Filter Back Projection,FBP),有原理簡單、抗噪能力強和無需完全投影數(shù)據(jù)即可有效成像的優(yōu)勢。特別是在工業(yè)無損檢測(Indual Computerized Tomog
2、raphy,ICT)中,從幾毫米厚的金屬片到結(jié)構(gòu)復雜的巨型發(fā)動機,一方面要求成像保持高空間分辨率,另一方面要求探測過程保持較低難度和成本。ART的成像特性比較符合以上特點。但是傳統(tǒng)ART算法運算量、存儲量大,重建速度緩慢以及無法用硬件實現(xiàn)的缺點,限制了其在工業(yè)、醫(yī)學等應用領域的發(fā)展。 非接觸式燃燒火焰溫度場測量是ART算法應用的一個新領域。這個燃燒學關(guān)鍵技術(shù)在應用領域特別是對電廠等擁有大型燃煤鍋爐的單位有著重要意義。該技術(shù)主要利
3、用工業(yè)電荷藕合器件(Charge Coupled Devices,CCD)輔以數(shù)字圖像處理系統(tǒng),通過CCD獲取的火焰圖像重建出三維溫度場切片,與CT具有相同的原理。 本文的研究內(nèi)容主嬰分為以下兩點: (一)通過討論影響ART算法重建速度和重建質(zhì)量的主要因素,針對重建過程中投影系數(shù)計算消耗絕大部分重建時間的特點,提出一種快速計算投影系數(shù)的方法。該方法由射線出發(fā),根據(jù)射線與網(wǎng)格相交的不同情況,分類快速求解投影系數(shù)。同時利用平
4、行射束下射線的相關(guān)性與對稱性,避免大量重復計算,縮短計算時間。文中選用了多個仿真實驗進行驗證。 (二)在應用ART算法進行非接觸式溫度場測量的研究中,首先分析燃煤鍋爐內(nèi)輻射傳遞模型并將其適當簡化為線性模型,進而提出在輻射投影線對稱結(jié)構(gòu)下簡化投影系數(shù)計算并調(diào)整投影序列迭代順序以加速ART算法。進一步的,在計算中采用上文改進ART算法重建截面溫度場。通過仿真試驗證明其有效及加速性。 仿真試驗結(jié)果是由Matlab環(huán)境下得到經(jīng)過
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 粒子群算法的改進與應用研究.pdf
- 混合蛙跳算法的改進與應用研究.pdf
- 微粒群算法的改進與應用研究.pdf
- BP算法的改進及其應用研究.pdf
- FastICA的改進算法及應用研究.pdf
- 核范數(shù)極小化改進算法及其動態(tài)磁共振圖像重建應用研究.pdf
- LT碼的譯碼算法改進與應用研究.pdf
- 改進果蠅算法及其應用研究.pdf
- 人工魚群智能優(yōu)化算法的改進與應用研究.pdf
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法改進與應用研究.pdf
- TLBO算法的改進及其應用研究.pdf
- 基于改進遺傳算法的應用研究.pdf
- 基于改進粒子濾波算法的應用研究.pdf
- 粒子群算法的改進及其應用研究.pdf
- 錐束CT重建算法及其應用研究.pdf
- 基于分塊迭代的快速代數(shù)重建算法研究.pdf
- 遺傳算法的改進及應用研究.pdf
- 壓縮感知重建算法及在圖像重建中的應用研究.pdf
- SIFT算法改進及應用研究.pdf
- 差分演化算法的評估、改進與應用研究.pdf
評論
0/150
提交評論