基于改进CycleGAN网络的电磁层析成像算法

李秀艳; 虞坤; 王琦; 张荣华

天津工业大学学报 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (2) : 77 -85.

李秀艳, 虞坤, 王琦, 张荣华

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摘要

为解决电磁层析成像（electromagnetic tomography,EMT）图像重建中由于逆问题的高度非线性、不适定导致重建图像容易产生伪影的问题，提出了一种用于EMT图像重建的深度学习网络——带注意机制的循环生成对抗网络（CycleGAN-AM）。该网络由2个GAN网络构成，通过双生成器、双鉴别器可以捕捉更多的非线性特征；在生成器中使用全局注意力（GAM）来学习信道依赖关系，提高了CycleGAN-AM的准确性和可解释性。通过仿真和金属检测实验评估了本文所提出算法的性能。成像结果表明：CycleGAN-AM能够准确地恢复被测对象的边界，并且可对新的电导率分布（尺寸/数量变化的被测对象）和噪声干扰下的被测对象进行有效的重建；与传统的智能学习方法相比，CycleGAN-AM可使成像精度提升10%以上。