LBP_电容层析成像_ect__电容层析成像资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 58 浏览量 2021-09-29 14:33:10 上传评论 4 收藏 2.98MB ZIP 举报

标题 "LBP_电容层析成像_ect_" 指涉的是电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography, ECT）技术，这是一种非侵入式的成像方法，主要用于检测导电或介电性质的物体内部结构。在工业、医疗和其他领域有广泛应用，例如监测流体分布、容器内的物料填充状态等。描述中提到的"对ECT内部分布进行成像，用计算得到的电容值i，归一值以及敏感场分布对内部分布进行成像"，这表明我们正在处理一个ECT系统的数据处理和图像重建过程。电容层析成像的基本原理是通过测量传感器阵列各电极之间的电容变化来推断内部介质的分布。当内部介质的电导率改变时，会影响电容值，进而通过算法重建出内部结构的图像。从标签 "电容层析成像 ect" 我们可以确认，这个主题专注于ECT技术和相关应用。在压缩包中的文件名列表中，我们可以看到以下文件： 1. AlgorithmTestlbp.m - 这可能是一个测试LBP（局部二值模式，Local Binary Patterns）算法的代码。LBP常用于图像处理，特别是在纹理分析和特征提取中。在这里，它可能被用来处理电容数据，以提取有用信息或进行图像重建。 2. Normalised.m - 这可能是一个归一化函数，用于将电容值转换到统一的尺度上，以便后续处理和分析。 3. LBP.m - 这是LBP算法的核心实现文件，用于处理电容数据。 4. SN.mat, SNT.mat - 这些可能是存储原始信号或处理后的信号的数据文件。 5. C_SemicircleFlow.mat, C_TwoCircularFlow.mat, CAP_Full.mat - 这些可能是包含不同实验条件下的电容数据，比如半圆流动和双环流动等场景。 6. CAP.mat, CAP_Null.mat - 可能分别代表了完整的电容数据和空载（无内部介质）的电容数据，用于对比和分析。综合这些信息，我们可以推断这个压缩包包含了一个基于LBP算法的ECT数据处理流程，用于分析和重建电容层析成像的内部分布。通过运行这些MATLAB脚本，用户可以对ECT系统获取的原始数据进行预处理、特征提取和图像重构，从而洞察被测物体内部的详细状态。这个过程涉及到信号处理、数值计算和图像分析等多个方面的知识，对于理解和改进ECT技术具有重要意义。

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LBP.zip （16个子文件）

C_SemicircleFlow.mat 727B

Normalised.m 552B

C_CoreFlow.mat 655B

LBP.m 237B

SN.mat 1.49MB

AlgorithmTestlbp.m 2KB

GCore.mat 294B

SNT.mat 1.48MB

GTwoCircular.mat 278B

CAP.mat 726B

CAP_Full.mat 693B

GCyclic.mat 370B

C_TwoCircularFlow.mat 708B

CAP_Null.mat 709B

C_CyclicFlow.mat 668B

GSemicircle.mat 328B

%%%%%%%测试所有算法 clc clear close all; %%%%%%%加载流型标准图像 load GCore.mat; load GCyclic.mat; load GSemicircle.mat; load GTwoCircular.mat; GCore_ref=GCore; GCore_ref=GCore_ref'; GCyclic_ref=GCyclic; GCyclic_ref=GCyclic_ref'; GSemicircle_ref=GSemicircle; GSemicircle_ref=GSemicircle_ref'; GTwoCircular_ref=GTwoCircular; GTwoCircular_ref=GTwoCircular_ref'; %%%%%%%加载采集到的电容数据，采集值，空场值，满场值 % C_SemicircleFlow C_CyclicFlow C_CoreFlow C_TwoCircularFlow load C_CoreFlow.mat; ind=(Cap<0); Cap(ind)=abs(Cap(ind)); C_CoreFlow=Cap; load C_CyclicFlow.mat; ind=(Cap<0); Cap(ind)=abs(Cap(ind)); C_CyclicFlow=Cap; load C_SemicircleFlow.mat; ind=(Cap<0); Cap(ind)=abs(Cap(ind)); C_SemicircleFlow=Cap; load C_TwoCircularFlow.mat; ind=(Cap<0); Cap(ind)=abs(Cap(ind)); C_TwoCircularFlow=Cap; load CAP_Null; ind=(Cap_Null<0); Cap_Null(ind)=abs(Cap_Null(ind)); load CAP_Full; ind=(Cap_Full<0); Cap_Full(ind)=abs(Cap_Full(ind)); %%%%%%%加载敏感场 load SNT.mat; load SN.mat; %%%%%%%计算像素值 [r,c]=size(SN); pixel=sqrt(c); %%%%%%%电容归一化方法分为Parallel，Series，Combined,Maxwell C_Core_Norm=Normalised( C_CoreFlow,Cap_Full,Cap_Null,'Maxwell' ); C_Cyclic_Norm=Normalised( C_CyclicFlow,Cap_Full,Cap_Null,'Maxwell' ); C_Semicircle_Norm=Normalised( C_SemicircleFlow,Cap_Full,Cap_Null,'Maxwell' ); C_TwoCircular_Norm=Normalised( C_TwoCircularFlow,Cap_Full,Cap_Null,'Maxwell' ); %核心流 G=LBP(SN',C_Core_Norm'); error=norm(4.5*G-4.5*GCore_ref)/norm(4.5*GCore_ref+1); disp(['核心流的图像误差：',num2str(error)]); G=reshape(G,pixel,pixel); figure(1); imagesc(G); title('核心流'); axis image; clear G; %环流 G=LBP(SN',C_Cyclic_Norm'); error=norm(4.5*G-4.5*GCyclic_ref)/norm(4.5*GCyclic_ref+1); disp(['环流的图像误差：',num2str(error)]); G=reshape(G,pixel,pixel); figure(2); imagesc(G); title('环流') axis image; clear G; %层流 G=LBP(SN',C_Semicircle_Norm'); error=norm(4.5*G-4.5*GSemicircle_ref)/norm(4.5*GSemicircle_ref+1); disp(['层流的图像误差：',num2str(error)]); G=reshape(G,pixel,pixel); figure(3); imagesc(G); title('层流') axis image; clear G; %两圆流 G=LBP(SN',C_TwoCircular_Norm'); error=norm(4.5*G-4.5*GTwoCircular_ref)/norm(4.5*GTwoCircular_ref+1); disp(['两圆流的图像误差：',num2str(error)]); G=reshape(G,pixel,pixel); figure(4); imagesc(G); title('两圆流') axis image; clear G;