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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种多指数特征提取的ECT图像重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114596377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111305587.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种多指数特征提取的ECT图像重建方法是由黄国兴;孙峻涛;卢为党;彭宏;张昱设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多指数特征提取的ECT图像重建方法在说明书摘要公布了：一种多指数特征提取的ECT图像重建方法，首先将图像灰度矩阵和灵敏度矩阵经过零向量扩展来重组，构建成一个稀疏化的稀疏观测方程，其次将Tikhonov正则化算法得到灰度向量建模成一个有限新息率信号，用指数再生采样核对其滤波后均匀采样，提取特征信息，从采样样本中计算获取测量值后，把稀疏观测矩阵与FRI观测矩阵相结合，稀疏观测向量和FRI观测向量相结合,随机重组综合观测矩阵和综合观测向量的行向量，获得综合观测方程；将电容层析图像重构的问题转化为L0范数最小化问题，求解L0范数最小化问题得到稀疏向量的估计，计算出灰度向量的估计，最后重构原始图像。本发明具有良好的图像质量和较高的重建精度。

本发明授权一种多指数特征提取的ECT图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种多指数特征提取的ECT图像重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，初始化数据，获取并归一化数据，ECT图像重构的问题是通过测量电容向量C求解灰度向量g的过程，估计管道内的介电常数分布； 步骤二，补零重组，构建稀疏化的稀疏观测方程，通过零向量扩展的方式增加虚拟电极，以获取更多的测量电容值，构建一个稀疏化的稀疏观测方程，ECT系统的数学模型写为： λ0＝S0g4 其中，λ0是通过补零重组的方法扩展后的电容向量；S0是通过补零重组的方法扩展后的灵敏度矩阵； 步骤三，有限新息率FRI信号建模，把Tikhonov正则化算法所得到的灰度向量gv建模为狄拉克脉冲序列信号gx： gv＝ST·S+α·I-1·STC5 其中，gv为大小为n×1灰度值向量，α是正则化参数； 其中，x＝1,2…,N是像素的位置，L是gx非零灰度值的个数，al∈[0,1]是像素xl的灰度值，xl∈{1,2,....,N}是非零灰度值的像素位置； 步骤四，有限新息率FRI采样，首先使用指数再生采样核对狄拉克脉冲序列信号gx滤波，再对其均匀采样，可以得到K个样本值ykk＝1,2,...,K； 均匀采样后得到K个样本yk： 其中，yx＝gx*hx是FRI信号gx滤波后的结果，＜·,·＞表示内积，yk是滤波后均匀采样的样本值，T是采样间隔，K是采样值的数量； 步骤五，从FRI采样样本中获取测量值，构建FRI观测方程，用样条系数Cm,k对FRI的采样值yk进行加权后求和，可以计算出M个复指数个测量值可以由K个样本yk计算得到： 公式8写成矩阵形式： 因为像素位置xl属于集合{1,2,...,N}，al∈[0,1]是像素xl的灰度值；所以公式8写成： U＝Ag11 其中，U＝[τ0,τ1,...,τM-1]T∈RM×1是FRI测量向量，g＝[g1,g2,...,gN]T是ECT系统中大小为N×1的灰度向量，A是由集合构成M×N的FRI测量矩阵； 步骤六，构建综合观测方程，步骤如下： 步骤6.1：稀疏观测矩阵结合FRI观测矩阵，由于公式4和10都是对g的一个多维观测，所以两个观测方程可以结合，得到一个新的综合观测方程，结合公式4和11得到新的综合观测方程： 步骤6.2：以相同规则随机重组综合观测向量和综合观测矩阵的行向量，因此ECT系统的数学模型重写为： λnew＝Snewg13 其中，λnew是综合观测向量；Snew是综合观测矩阵； 步骤七，求综合观测方程的稀疏解，步骤如下： 步骤7.1：稀疏变换，将输入信号转化为稀疏信号，正交变换由以下公式表示： g＝ψs14 其中，大小为N×N的矩阵ψ为稀疏基，原始信号g投影到稀疏基上得到大小为N×1的稀疏向量s； 步骤7.2：求稀疏解，电容层析图像重构问题转化为L0范数优化问题，由于信号s是稀疏的，获得稀疏解最直接的方法就是求解L0范数优化问题，用OMP算法： 其中，L0范数||s||0表示向量s中非零系数的数目，通过正交匹配追踪算法OMP来求解，大小为N×N的矩阵ψ为稀疏基； 步骤八，图像重建，原始图像信号被估计为：

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