恭喜西安石油大學(xué)李利品獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安石油大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115035005B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210446171.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/23;該發(fā)明授權(quán)一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法是由李利品;胡躍鑫;張鵬麗;楊佩;黨博;黨瑞榮設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-04-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法,第一步,ECT源圖像采集:分別通過(guò)Tikhonov正則化和Landweber迭代算法,得到兩個(gè)通道的ECT源圖像;第二步,小波圖像融合:1對(duì)兩個(gè)通道Tikhonov正則化和Landweber迭代源圖像分別進(jìn)行三級(jí)小波分解;2通過(guò)貝葉斯決策和最大熵閾值融合每個(gè)尺度上的小波系數(shù);3對(duì)融合后的系數(shù)通過(guò)小波反變換進(jìn)行小波重構(gòu);第三步,RCF圖像重建:將小波融合后的圖像輸入RCF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到ECT重建圖像;本發(fā)明具有減少圖像偽影、補(bǔ)償源圖像缺陷、提高成像質(zhì)量等優(yōu)點(diǎn),為復(fù)雜流型下的多相流可視化監(jiān)測(cè)的實(shí)現(xiàn)提供了新的技術(shù)途徑。
本發(fā)明授權(quán)一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種用于多相流可視化監(jiān)測(cè)的圖像重構(gòu)方法,其特征在于,包括以下步驟:第一步:ECT源圖像采集分別通過(guò)Tikhonov正則化和Landweber迭代算法,得到兩個(gè)通道的ECT源圖像;第二步:小波圖像融合1對(duì)兩個(gè)通道Tikhonov正則化和Landweber迭代源圖像分別進(jìn)行三級(jí)小波分解;2通過(guò)貝葉斯決策和最大熵閾值融合每個(gè)尺度上的小波系數(shù);3對(duì)融合后的系數(shù)通過(guò)小波反變換進(jìn)行小波重構(gòu);第三步:RCF圖像重建將小波融合后的圖像輸入RCF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到ECT重建圖像;第一步兩個(gè)通道的ECT源圖像,見(jiàn)公式1和公式2:g=SΤS+αI-1SΤλ1其中,g為源圖像灰度值,S為靈敏度矩陣,通過(guò)有限元仿真獲得,ST為S轉(zhuǎn)置矩陣,λ為歸一化測(cè)量電容值,I為單位矩陣,α為正則化參數(shù);gk+1=gk-αkSΤSgk-λ2其中,gk+1和gk為源圖像灰度第k+1和第k次迭代值,迭代次數(shù)k=100~500,S為靈敏度矩陣,通過(guò)有限元仿真獲得,λ為歸一化測(cè)量電容值,系數(shù)αk=0.003~0.005;第二步中步驟2的融合,具體規(guī)則如下:假設(shè)Tikhonov正則化源圖像和Landweber迭代源圖像在第k尺度上的小波系數(shù)分別為DkT和DkL,此外還構(gòu)建了一個(gè)合成系數(shù)為12DkT+DkL,由上述三個(gè)系數(shù)假設(shè)與其相關(guān)的三個(gè)事件為XT,XL和XT+L,假定XT,XL和XT+L滿(mǎn)足如下公式: 則由兩個(gè)通道融合后的小波系數(shù)Dk為: 其中,ToptK為小波在第k級(jí)尺度的最大熵閾值,由最大熵閾值理論求得,θ1和θ2為校正系數(shù)。
如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù),可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人西安石油大學(xué),其通訊地址為:710065 陜西省西安市電子二路東段18號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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