基于MCMC方法的电容成像图像重构算法  

Markov chain Monte Carlo (MCMC) based image reconstruction algorithm for electrical capacitance tomography

作　　者：叶佳敏[1] 彭黎辉[1] 

机构地区：[1]清华大学自动化系,北京100084

出　　处：《仪器仪表学报》2012年第3期481-490,共10页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：国家自然科学基金(60972097)资助项目

摘　　要：研究基于概率统计的电容成像图像重构算法,以马尔科夫随机场的方式给出介电常数分布的先验概率,利用电容成像(electrical capacitance tomography,ECT)线性模型得到似然函数,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法对介电常数分布的后验概率密度进行采样,马尔科夫链的转移核利用Metropolis-Hastings方法得到,结合嵌套迭代提高计算效率。仿真结果表明,嵌套迭代-MCMC方法在正则化参数设置合适的条件下,可以得到较好的图像质量,基于MCMC方法图像重构算法为解决ECT图像重构问题提供一种新思路。An image reconstruction algorithm based on statistical model for electrical capacitance tomography（ECT） is proposed.The prior probability and likelihood function are obtained using multi-level Markov random field and ECT liner model.Using MCMC sampling,the posterior distribution of permittivity is estimated.Meanwhile,nested iteration is introduced to improve the calculation efficiency.Simulation results show that the nested iteration-MCMC can enhance the calculation speed significantly and provide reconstruction images with higher quality if a proper regularization parameter is used.The MCMC based method provides a new way for ECT image reconstruction.

关 键 词：电容成像 图像重构 马尔科夫链蒙特卡洛 

分 类 号：TP216.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]