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阻抗断层图像重建是一个严重病态的非线性的逆问题 ,特别是在静态阻抗断层成像中 ,由于其图像重建模型误差和测量噪声的影响更为严重 ,因此常用的基于目标函数梯度信息不断迭代的改进的Newton Raphson类重建算法 ,即使使用正则化技术 ,其稳定性仍较差 ,甚至发散 .本文提出一种全新的静态阻抗断层图像重建方法 ,它利用基于生物自然选择与遗传机理的遗传算法去搜索阻抗图像重建问题的最优解 ,无需正则化技术 ,也不会象改进的Newton Raphson类算法那样易陷入局部最优解 .实验结果也表明基于遗传