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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构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：CN115578479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211240859.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法是由黄国兴;钱文情;孙峻涛;卢为党;彭宏;张昱;徐禺昕设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法在说明书摘要公布了：一种基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法，首先，通过对k种不同流型的测量电压数据样本添加随机噪声得到每个流型各100个样本总计共100k个流型样本库V和k个原始流型所对应的灵敏度矩阵S；其次借助压缩感知理论中的正交匹配追踪算法OMP分别求出测试样本和标准样本在过完备训练样本集V投影下的稀疏解，并计算测试样本与所有标准样本对应的稀疏解之间的线性相关系数，将线性相关系数最大值所对应的流型确定为测试样本的归属流型；最后根据辨识出来的归属流型选择对应的流型灵敏度矩阵进行图像重建。本发明有效提高EMT系统的图像重构精度。

本发明授权基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，标准流型测量电压向量的获取与归一化，通过多物理场仿真软件获取k种标准流型状态下的对应电压向量，利用最大最小归一化方法对电压向量进行归一化得到k种标准流型的归一化电压向量样本： 其中，vj∈Rm×1表示第i类流型中的第j个训练样本，j＝1,2,…,ni，即系统从第i类流型获取的测量电压向量；m＝l×l-12为l线圈测量环境下的独立电压个数； 步骤二，训练样本集的生成，首先通过调整标准流型的介质分布情况得到每种标准流型的4个不同测量电压向量，从而使各标准流型有5个测量电压向量样本数据；然后基于得到的标准流型电压向量，在分别添加20dB、30dB、40dB的高斯随机噪声的情况下将每种流型的电压向量数据样本扩大到100个，则总训练样本集V表示为： V＝[V1,V2,…,Vk]∈Rm×n2； 其中：n＝n1+n2+…+nk； 步骤三，灵敏度矩阵库的生成，EMT系统的图像重构问题表示为： Vm＝Sg3； 其中，Vm是m×1的测量电压向量，S∈Rm×n是被测物场区域的灵敏度分布矩阵，g∈Rn×1是被测物场的电导率分布向量，n是网格剖分数；基于测量得到的电压向量，为反向求解电导率分布向量g，需要得到灵敏度矩阵S，在EMT仿真模拟实验中，基于场量提取法获取k类标准流型的对应k类灵敏度矩阵，形成灵敏度矩阵库S： S＝[S1,S2,…,Sk]4； 为后续重构图像向量g提供先验数据； 步骤四，流型辨识，对于未知的待测信号，需要判断其所属流型，然后进行图像重构； 步骤五，归属流型灵敏度矩阵的选择，由于无法预测待测信号的大致情况，采用固定灵敏度矩阵来进行图像重建，而固定灵敏度矩阵大多基于空场情况求解，无法很好地反映不同流型情况下物场对于介质分布变化的灵敏程度；因此在已知被测电压信号的流型归属种类后，基于流型辨识得到的测量电压信号的流型归属结果，从灵敏度矩阵库中选择对应流型的灵敏度矩阵Si进行图像重构； 步骤六，图像重构：根据被测电压信号和选择的灵敏度矩阵，分别通过LBP算法、Landweber迭代算法和Tikhonov正则化算法求解公式3恢复图像向量g。

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