三维电阻抗成像中混合正则化算法

为解决三维电阻抗成像(electricalimpedancetomography，EIT)逆问题的病态性和改善重建图像质量，在对比研究Tikhonov正则化和一步牛顿法(Newton’sone-steperrorreconstructor，NOSER)的基础上，提出基于这2种算法的混合正则化算法。采用归一化均方距离判据和归一化平均绝对距离判据，为判断重构图像和原始图像的差异提供一种量化的客观标准。仿真计算和物理模型实验结果表明：混合正则化算法与Tikhonov正则化、NOSER正则化相比，不仅降低了雅克比矩阵的条件数，使逆问题由病态转为良态，还提高了目标物体的空间分辨率，有效改善了图像质量。该混合正则化算法对三维EIT的图像重构是有效的、可靠的。