基于无监督学习的EIT图像重建方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 电阻抗成像技术简介 | 第9-11页 |
| 1.2 电阻抗成像技术的意义及应用前景 | 第11-13页 |
| 1.3 电阻抗成像技术的发展及研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 无监督学习算法的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 EIT图像重建映射模型构建 | 第19-25页 |
| 2.1 EIT图像重建映射模型 | 第19-21页 |
| 2.2 无监督学习映射模型 | 第21-22页 |
| 2.3 图像灰度值重建 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 EIT测量数据预处理 | 第25-37页 |
| 3.1 COMSOL建模仿真 | 第25-28页 |
| 3.2 基于等位区的数据预处理 | 第28-32页 |
| 3.3 电压向量的形成 | 第32-33页 |
| 3.4 数据区分性分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于聚类机制的EIT图像重建算法 | 第37-45页 |
| 4.1 聚类算法简介 | 第37页 |
| 4.2 模糊C均值聚类算法 | 第37-40页 |
| 4.2.1 FCM目标函数 | 第37-38页 |
| 4.2.2 FCM参数的确定 | 第38-39页 |
| 4.2.3 FCM算法过程 | 第39-40页 |
| 4.3 基于聚类机制的EIT图像重建算法 | 第40-42页 |
| 4.4 仿真实验结果 | 第42-43页 |
| 4.5 系统实验结果 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 EIT重建图像的质量评价 | 第45-59页 |
| 5.1 图像质量评价 | 第45-48页 |
| 5.1.1 图像质量评价概述 | 第45-46页 |
| 5.1.2 主观质量评价 | 第46-47页 |
| 5.1.3 客观质量评价 | 第47-48页 |
| 5.2 图像质量评价的评价指标 | 第48-51页 |
| 5.2.1 占空比 | 第48-49页 |
| 5.2.2 质心 | 第49-50页 |
| 5.2.3 形心 | 第50页 |
| 5.2.4 形状误差 | 第50-51页 |
| 5.3 EIT重建图像的预处理 | 第51-55页 |
| 5.3.1 EIT重建图像的二值化 | 第52-53页 |
| 5.3.2 EIT重建图像轮廓提取 | 第53-55页 |
| 5.4 EIT重建图像的质量评价 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 硕士期间发表论文和参加科研情况 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
