南京理工大学 信息物理与工程系，南京 210094
为了研究复杂流场环境下的包含遮挡物的非完全数据层析重建问题，从莫尔层析的基本理论出发，提出了一种将包含先验知识的属性矩阵融入迭代过程的全新的基于级数展开类的莫尔层析迭代算法。在此基础上，通过数值模拟，重建了包含遮挡物的三峰高斯分布的温度场，取得了理想的重建结果，并在相同条件下与层析变换类算法中滤波反投影算法进行了对比。结果表明，将先验知识以属性矩阵的形式融入迭代过程后，新算法与滤波反投影算法相比，能有效地处理包含遮挡物的非完全数据重建问题，为莫尔层析应用于实际测量奠定基础。
信息光学 莫尔层析 重建算法 非完全数据 information optics Moiré tomography reconstruction algorithm incomplete data
1 江苏大学机械工程学院光学系, 镇江 212013
2 南京理工大学信息物理与工程系, 南京210094
针对光学计算机层析术(Optical Computerized Tomography, OCT)中有限角条件下的严重非完全数据重建问题,提出了正交投影采样,结合基于改进的代数重建术(ART)的先验知识算法,以在尽可能少的投影方向数下较好地重建含遮挡物的三维流场。通过计算机模拟,详细讨论了在有限角条件下含遮挡物的三维流场的非完全数据重建精度及误差分析。结果表明,在有限角及含遮挡物条件下,采用正交投影采样可以极大地减少严重非完全数据重建中的误差,提高重建精度,从而为将光学计算机层析术应用于非完全数据的实测中提供了参考。
光信号处理 光学计算机层析术 先验知识 正交投影 非完全数据
