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文檔簡介
1、微波成像技術(shù)屬于當(dāng)今世界上的前沿性課題。微波成像技術(shù)能應(yīng)用在很多領(lǐng)域,例如在無損探傷、醫(yī)學(xué)成像、地球科學(xué)等領(lǐng)域內(nèi),微波成像技術(shù)都有著廣泛的應(yīng)用。
微波成像算法大體上分為兩類,一類是線性算法,另一類則是非線性算法。現(xiàn)在對(duì)成像效果的要求在不斷增高,使用線性算法有時(shí)不能滿足成像精度上的要求,這時(shí)就需要應(yīng)用非線性算法。在非線性算法中,對(duì)比源反演算法(Contrast Source Inversion)是比較成熟而且有效的方法。對(duì)比源反
2、演算法將解決逆散射問題歸結(jié)為最小化成本泛函的問題,使用迭代方法一步一步接近待測(cè)目標(biāo)的原始圖像。
目前,對(duì)比源反演算法中比較流行的是乘法正則化對(duì)比源反演算法(Multiplicative Regularized Contrast Source Inversion),該算法成像效果好,但是由于算法本身具有的缺陷,致使算法不能對(duì)相對(duì)大尺寸、高對(duì)比度值的待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確成像。因此我提出了一種基于加法正則化的對(duì)比源反演算法的改進(jìn)算法,改
3、進(jìn)過后的算法將能夠?qū)ο鄬?duì)大尺寸、高對(duì)比度值的目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確成像。
基于上述描述,本文主要做了以下的工作:
首先,在大量查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上論證了MR-CSI算法本身存在的缺陷,并通過改進(jìn)其中的參數(shù)、方法等,提出自己改進(jìn)后的CSI算法。
其次,通過軟件編程實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法,包括未加正則化的CSI算法,使用加法正則化的CSI算法,MR-CSI算法,以及改進(jìn)后的CSI算法。
最后,使用上述四種算法進(jìn)
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