基于TDLAS技术的气体浓度场检测技术的图像重建算法研究的任务书.docx

基于TDLAS技术的气体浓度场检测技术的图像重建算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
目前，TDLAS技术被广泛应用于气体检测领域，它通过利用激光与被测气体相互作用，可以非常准确地检测出气体的浓度，已广泛应用于环保、工业安全、医疗等领域。然而，TDLAS技术测量的数据是离散的，图像化的呈现不如连续数据准确直观，因此需要对测量数据进行图像重建处理，提高数据的可视化，进一步加深人们对气体浓度场分布的认识。
二、研究内容
本次课题的研究内容主要包括：
1.对TDLAS技术测量的数据进行处理，得出气体浓度的分布图像。
2.探究不同的图像重建算法，优化图像重建效果。
3.设计合适的评价指标，评估不同算法的重建效果。
4.实现重建算法，并对其进行测试和验证。
三、研究思路
1.预处理
根据TDLAS技术的测量原理，将测量数据进行预处理，包括：去噪、滤波等。对于去噪，可以使用基于小波变换、小波阈值去噪等方法。
2.图像重建算法
介绍常见的图像重建算法及其优劣：基于反投影重建算法、过采样重建算法、Tikhonov正则化重建算法、迭代重建算法等，并探究其在气体浓度分布重建中的应用。
3.评价与优化
针对新算法，提出合适的评价指标，如重建误差、分辨率等，以量化算法的效果。在评估算法效果的过程中，根据实验和实测数据对算法进行优化，进一步提高算法的重建效果。
4.实现与验证
根据设计的算法，使用编程语言实现，并进行测试和验证。通过对比实验结果来检验算法的可行性和正确性，验证优化后的算法的实用性。
四、成果要求
1.结题报告：体现研究思路、算法使用及优化效果，结果分析与结论，参考文献。
2.代码实现文档：体现代码实现过程及所用技术、工具等详细信息。
3.演示PPT：简洁明了地呈现研究思路及结果。
五、研究时间
本次研究计划时间为2个月，具体时间安排如下：
第一周：调研，了解相关技术及工具。
第二周至第四周：预处理，数据处理，数据可视化。
第五周至第七周：算法探究，初步评估。
第八周至第九周：实现优化，并测试效果。
第十周：结果汇总撰写结题报告、准备演示PPT。
六、研究团队
本次研究团队成员数名，其中至少有1名硕士研究生或博士研究生，其他成员可以是本科生或专业技术人员等。各成员分工如下：
1.负责预处理的成员：2人。
2.图像重建算法研究：2人。
3.评价与优化：2人。
4.实现与验证：2人。
七、参考文献
[1]殷勇华.激光吸收光谱（TDLAS）技术及其在环保领域应用[J].市政环境工程,2014,12(z1):240-242.
[2]李娟,王宏达,徐斌,等.气体浓度测量中TDLAS技术的应用[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2015,38(9):1290-1296.
[3]徐研,高进泽,王建琪.TDLAS技术在海洋环境监测中的应用[J].海洋环境科学,2019,38(2):214-221.
[4]赵洋,洪晓庆.基于TDLAS的二氧化碳气体检测技术[J].传感器与微系统,2016,35(9):53-54.
[5]高红,孙燕,陈超.TDLAS技术在空间大气环境监测领域的应用进展[J].天津大学学报（自然科学与工程技术版）,2017,50(5):43-51.