A novel algorithm based on L1-L norm for inverse problem of electromagnetic tomography

Tikhonov正则化 算法 反问题 正规化(语言学) 迭代重建 数学 数学优化 规范(哲学) 计算机科学 断层摄影术 人工智能 数学分析 政治学 光学 物理 法学
作者
Xianglong Liu,Ze Liu
出处
期刊:Flow Measurement and Instrumentation [Elsevier BV]
卷期号:65: 318-326 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.flowmeasinst.2019.01.010
摘要

Electromagnetic tomography (EMT) is a novel imaging modality of electrical tomography, which appears to be very promising. The precision and imaging speed of image reconstruction algorithms of EMT are the keys to its application in industrial and biomedical fields. Image reconstruction in EMT is a typical ill-posed and ill-conditioned inverse problem. Following analyzing the advantages and disadvantages of traditional Tikhonov regularization algorithm and total variation algorithm, a new objective functional is introduced with L1 norm on the data term and Lp norm on the regularization term in this paper, which transforms the inverse problem of EMT into an optimization problem. Besides, the L1-Lp optimization framework is solved by the approximation Gauss-Newton algorithm. Both numerical simulation and experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of enhancing spatial resolution. It also proves that the proposed algorithm has better performance in terms of the typical patterns, compared with the traditional image reconstruction algorithms such as linear back projection (LBP), standard Tikhonov regularization algorithm and the projected Landweber iterative algorithm.
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