基于卡通-纹理模型的激光吸收光谱层析成像
摘要
可调谐二极管激光吸收光谱层析成像（TDLAT）是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术。然而，TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题，笔者将图像处理领域的卡通-纹理模型引入TDLAT，提出了基于卡通-纹理模型的温度重建算法（TRACT）。该算法利用全变差约束下的Landweber算法重建气体吸收密度图像中的卡通成分，较好地恢复其中的平滑特征与边缘结构；构建改进的迭代收缩阈值算法深度展开网络，并用其重建气体吸收密度图像中的细节纹理成分；通过卡通成分重建与纹理成分重建的相互补充，提高气体吸收密度图像的整体重建质量，进而提高燃烧场温度分布图像的重建质量。利用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与利用TDLAT实验系统实际测量数据进行的重建实验均表明，与现有的迭代层析成像算法相比，TRACT重建的燃烧场温度分布图像在客观评价指标与主观视觉质量方面均有较大提升。
引用本文（GB/T 7714）
司菁菁 Si Jingjing, 吕东灿 Dongcan Lü, 张瑞 Zhang Rui, 等. 基于卡通-纹理模型的激光吸收光谱层析成像[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024.
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