多相流CT系统仿真优化与重建算法

论文摘要

由于多相流在工业中的广泛存在,多相流探测技术引起了人们的关注。对流体特征参数的准确测量开始成为研究的热点。过程成像技术包括电学成像、X射线成像以及超声成像等,其中CT成像技术由于其高清晰度的特点得到了广泛的应用。CT系统既适用于获得工业领域的二维信息,也适用于医学领域。文章首先对多相流测量技术以及CT系统的基本理论进行了简要的叙述,之后对系统优化以及图像重建算法进行了研究。最后,进行了实际系统的实验,对所得的数据进行了分析与研究。(1)系统仿真与优化Geant4是由欧洲核子研究中心(CERN)主导开发的基于蒙特卡罗(Monte Carlo)方法的高能粒子输运仿真软件工具包。基于此软件包,对多相流CT系统仿真建模,构建了系统的几何物理模型,模拟实现了射线在系统中作用的物理过程的仿真。并且基于散射光子比例以及图像质量等优化指标分析,进行了多相流CT成像系统的优化设计,提出了关于射线源选取、射线源、探测器设置等具体的优化设计方案。实验表明,优化的CT系统可有效地抑止散射光子,明显改善了再构图像质量。(2)图像重建算法研究了反投影重建算法以及迭代重建算法,并且利用仿真实验数据进行了图像重建。最后从不同角度分别提出了改进的图像重建算法:针对重建图像存在部分图像模糊的现状,提出了使得图像更加均一化的数据反演算法。任意一组测量数据都具有整个被测物体的信息,因此可以针对已有的数据进行处理,使得较弱的信号增强,进而提高图像重建的质量。利用CT系统的数学模型,对传统的ART图像重建算法进行改进。将Landweber迭代法、牛顿拉夫逊法等求解病态方程组的方法引入,并于LBP以及FBP等方法进行比较。(3)系统实验通过前述各章的分析与研究,得到多相流CT系统的结构。本课题组建立起CT系统的实验平台,进行实验。对实验所得数据利用前述算法进行图像重建,并与仿真结果进行比较。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 CT 的历史
• 1.3 多相流测量的基本概念
• 1.3.1 多相流测量
• 1.3.2 多相管流流动参数检测技术的现状
• 1.4 本论文的主要研究内容
• 1.4.1 多相流CT 系统仿真
• 1.4.2 多相流CT 成像算法研究
• 1.5 本论文的组织
• 第二章 多相流CT系统的理论基础
• 2.1 射线的性质及常用的辐射物理量
• 2.1.1 X 射线以及γ射线的性质
• 2.1.2 放射性探测中的几个概念
• 2.2 射线物质的相互作用
• 2.2.1 放射性探测中的几个概念
• 2.2.2 各种相互关系发生的相对几率
• 2.3 多相流CT 系统原理
• 2.4 多相流CT 系统结构
• 2.4.1 探测器结构
• 2.4.2 信号处理单元
• 2.5 多相流CT 系统的物理模型
• 2.6 本章小节
• 第三章 多相流CT系统仿真及结构优化
• 3.1 Geant4 仿真软件
• 3.1.1 Geant4 简介
• 3.1.2 Geant4 程序结构
• 3.2 多相流CT系统仿真
• 3.2.1 多相流CT成像系统
• 3.2.2 Geant4 模拟电子打靶
• 3.3 多相流CT系统模型的建立
• 3.3.1 实验环境
• 3.3.2 模型的建立
• 3.3.3 射线的产生
• 3.3.4 蒙特卡罗方法模拟
• 3.3.5 程序运行结果
• 3.4 多相流CT系统结构优化
• 3.4.1 优化指标及算法
• 3.4.2 仿真实验及结果分析
• 3.4.3 结论
• 3.5 本章小结
• 第四章 多相流CT系统图像重建算法
• 4.1 CT 图像重建的数学基础
• 4.1.1 投影
• 4.1.2 射线投影
• 4.1.3 投影定理
• 4.1.4 图像重建与Radon变换
• 4.2 投影值
• 4.2.1 概述
• 4.2.2 反比例模型
• 4.2.3 概率模型
• 4.3 从投影重建图像
• 4.3.1 反投影图像重建算法：线性反投影
• 4.3.2 反投影图像重建算法：滤波反投影
• 4.3.3 代数迭代算法（ART）
• 4.4 扇形束图像重建算法
• 4.5 改进的图像重建算法
• 4.5.1 递推算法——数据反演
• 4.5.2 求解欠定方程组
• 4.6 改进图像质量的其它方法
• 4.7 本章小结
• 第五章 实际系统实验及结果分析
• 5.1 多相流CT系统实验装置
• 5.1.1 探测器结构
• 5.1.2 信号处理单元
• 5.2 多相流CT系统软件结构
• 5.3 实验设计
• 5.3.1 实验环境
• 5.3.2 实验结果
• 5.4 误差分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 系统仿真与优化
• 6.2 图像重建算法
• 6.3 图像处理
• 6.3.1 图像修复算法
• 6.3.2 图像增强
• 6.4 总结与展望
• 6.4.1 工作总结
• 6.4.2 课题展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢