TY: THES T1 - Algoritmos inversos para problemas mal postos em tomografia A1 - Casanova Luis, Ramón N2 - Esta tese está dedicada ao estudo de diferentes aspectos da Tomografia de Indução Magnética (TIM), a modalidade mais recente da tomografia eléctrica. A visualização de distribuições espaciais das propriedades eléctricas / magnéticas em sistemas tão diversos como o corpo humano, o interior da terra ou o interior de um tubo, através da medição do campo na sua periferia, tem recebido muita atenção nos últimos 25 anos. Uma dificuldade relacionada com este tipo de técnicas é que o processo de criação da imagem está relacionado com a solução de um problema inverso que é mal posto e não linear, o que significa a falta de unicidade ou estabilidade da solução para um conjunto fixo de dados. Neste trabalho, propõe-se um modelo analítico da TIM que nos permite estudar a natureza do processo tomográfico. Este modelo foi usado para simular e comparar diferentes estratégias de recolha de dados, estudar a má postura do problema, obter gráficos do campo magnético e como um meio de teste de algoritmos de reconstrução. As técnicas de regularização são amplamente conhecidas em diferentes campos como ferramentas poderosas para lidar com a má postura dos problemas inversos. Foram implementados vários destes métodos e avaliada a sua eficácia na geração de imagens com dados simulados e reais. Um método especialmente interessante é um método, chamado ARTUR, que se baseia na preservação das regiões de gradiente acentuado da distribuição e que foi aplicado pela primeira vez em tomografía eléctrica com resultados muito positivos. O impacto da não negatividade como fonte de regularização foi igualmente estudada. Finalmente, foi desenvolvido um algoritmo quantitativo não linear de estimação de paramétrica. UR - https://ria.ua.pt/handle/10773/18807 Y1 - 2004 PB - Universidade de Aveiro