基于稀疏重構(gòu)的聲學(xué)CT溫度場重建

摘要： 為降低聲學(xué)CT溫度場重建誤差，提出了一種基于稀疏重構(gòu)的溫度場重建算法。在建立基于稀疏重構(gòu)的聲學(xué)CT數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，算法設(shè)計了一種可提高稀疏重構(gòu)精度的聲學(xué)CT觀測矩陣優(yōu)化方法，以稀疏重構(gòu)算法重建溫度場，為稀疏重構(gòu)算法設(shè)計了與噪聲水平相關(guān)的迭代終止條件。溫度場重建實驗表明：提出的算法比經(jīng)典的最小二乘法、SIRT算法重建誤差更低，重建的溫度場更接近于真實分布，對實際溫度場重建有一定...