Image Recovery for Electrical Capacitance Tomography Based on Low-Rank Decomposition
Image Recovery for Electrical Capacitance Tomography Based on Low-Rank Decomposition
复制标题
基于低阶分解的电容层析成像图像恢复
DOI：
10.1109/tim.2017.2664458
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发表时间：
2017-03
影响因子：
5.6
通讯作者：
Yang Wuqiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ye Jiamin;Wang Haigang;Yang Wuqiang
现有的电容层析成像(ECT)图像重建算法往往会受到数据噪声的影响，造成图像模糊或损坏。为了恢复图像中丢失或损坏的像素，提出了一种基于低阶分解的ECT稳健重建方法。该方法将恢复图像的介电常数分布转化为从受损图像中恢复低阶矩阵的方法。使用凸优化技术来获得正确的低阶矩阵和误差矩阵。实验结果表明了该方法的有效性。此外，简化的优化方法速度快，可用于在线成像。该方法也可应用于其他层析成像技术。
Images reconstructed by an existing image reconstruction algorithm for electrical capacitance tomography (ECT) are usually blurred or corrupted due to data noise. To recover the missing or corrupted pixels in the images, an approach to robustly reconstruct images based on low-rank decomposition is presented for ECT. With this approach, recovering the permittivity distribution is recast as one of recovering low-rank matrix from corrupted images. A convex optimization technique is used to obtain the correct low-rank matrix and the error matrix. Experimental results show the effectiveness of the proposed method. Furthermore, the simplified optimization method is fast and could be used for online imaging. The method can also be used in other tomographic techniques.
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影响因子：
3.1
作者：
Chandrasekaran, Venkat;Sanghavi, Sujay;Willsky, Alan S.
通讯作者：
Willsky, Alan S.
DOI：
10.1049/ip-smt:19990008
发表时间：
1999
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Wuqiang Yang;T. York
通讯作者：
Wuqiang Yang;T. York
影响因子：
3
作者：
Kuybeda, Oleg;Frank, Gabriel A.;Bartesaghi, Alberto;Borgnia, Mario;Subramaniam, Sriram;Sapiro, Guillermo
通讯作者：
Sapiro, Guillermo
影响因子：
4.3
作者：
Jiamin Ye
通讯作者：
Jiamin Ye
影响因子：
4.3
作者：
M. Haddadi;R. Maddahian
通讯作者：
M. Haddadi;R. Maddahian