基于改进相干因子的延时乘累加平面波超声成像

针对超声回波信号高相关性特性，提出一种基于改进相干因子的延时乘累加(pCF-DMAS)波束形成算法并应用至平面波超声成像.该算法通过增强相干因子的相干性来计算回波信号的权值，然后进行乘累加运算.通过使用Field II进行超声点目标和囊肿目标的仿真实验，对成像结果进行分析验证了算法的有效性.仿真结果表明，算法具有优秀的横向分辨率，在p取0.7时具有所有对比算法中的最高对比度.综合点目标和囊肿目标的成像效果，给出算法的最优p值0.3.相比延时叠加和延时乘累加波束形成算法，所提算法的图像对比度CR分别提高了12.559，9.602dB.     

基于加权因子的双重延时乘累加波束形成算法

针对超声成像中双重延时乘累加算法不适用于高噪声环境的问题,提出一种基于均值-标准差加权因子的双重延时乘累加算法,即RD-DMAS算法.该加权因子对解决高噪声带来的图像斑点问题具有显著效果,而双重延时乘累加波束形成算法能大幅提高超声成像分辨率,使所提算法能得到高分辨率和高对比度的重建图像.对该算法在点散射目标仿体、囊肿仿体和噪声环境下进行了仿真,结果表明,RD-DMAS算法有最小旁瓣以及较窄的主瓣.DAS,DMAS,DS-DMAS,RD-DMAS算法的对比度(CR)分别为9.72,11.72,13.28和19.86.不管环境中是否有噪声,RD-DMAS算法的成像效果都是最好的.     

最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的超声成像方法

在医学超声成像中,最小方差波束形成(MV)可以有效地提高图像的分辨率,但不能提高成像的对比度.针对最小方差波束形成的低对比度,提出一种最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的成像方法.该方法利用最小方差波束形成的输出取代相干系数中相干部分的能量和,得到加权系数,然后利用该系数加权最小波束形成的结果.仿真成像结果表明:该方法在分辨率、对比度方面都优于传统的延时叠加波束形成法,最小方差波束形成法以及最小方差波束形成与相干系数融合的方法.     

结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法

在医学超声成像中,幅度相位估计(APES)波束形成算法能够更稳健地估算期望信号幅度,但其以牺牲较少量分辨率为代价.针对此问题,提出基于幅度相位估计并融合子空间投影技术的自适应波束形成算法.首先通过幅度相位估计算法初步计算加权向量,然后将加权向量向回波信号的期望信号子空间投影,以此来抑制噪声和干扰,改善成像的分辨率和对比度.经仿真分析,所提出的子空间投影与幅度相位相融合的算法在成像的分辨率、对比度和稳健性方面均优于原始的幅度相位估计算法.     

基于改进DMAS的平面波超声成像算法及其GPU实现

针对基于DMAS波束合成的平面波超声成像算法的图像对比信噪比偏低及算法复杂度大,无法实现实时成像的问题,提出了一种具有较高成像质量和较小计算复杂度的平面波超声成像算法DSBMGCF(delay sum before multiply and generalized coherence factor),借助FieldII仿真工具在Matlab上进行点目标和囊肿目标的仿真实验,验证了该算法的成像质量.同时,对所提出的新算法进行了并行化研究和改进,得到了一种适合在GPU上并行实现的平面波超声成像并行算法PDMASGCF(parallel delay multiply and sum generalized coherence factor),并在实验室戴尔T7810普通工作站上进行了平面波超声成像时间和质量的验证实验,获得了较高的成像帧频,并保证了较好的成像性能.     

超声成像中基于虚拟阵元的双聚焦波束合成方法

针对传统动态接收聚焦DRF波束合成方法在超声成像中分辨率和探测深度方面存在的不足,提出一种基于虚拟阵元的双聚焦波束合成方法.首先利用单一固定焦点进行第一次聚焦;然后利用虚拟阵元的概念计算第二次聚焦的延时参数;最后再根据延时叠加波束合成的原理及动态聚焦技术进行第二次聚焦,得到最终成像的扫描线数据.为验证该方法的有效性,进行了点散射目标成像实验.实验结果表明:双聚焦波束合成的超声成像方法在一定程度上有效地调和了分辨率与探测深度之间的矛盾,提高了超声成像的质量.     

医疗超声成像自适应波束形成算法

针对传统医疗超声最小方差自适应波束形成算法的稳健性差、图像对比度提高有限、算法复杂度高等缺点,在基于QR分解的最小方差(QRMV)波束形成的基础上,引入了符号相干系数,提出了一种基于QR分解的最小方差与符号相干系数融合的自适应波束形成算法.仿真结果表明:该算法分辨率、对比度都优于传统的延时叠加、最小方差及基于QR分解的最小方差算法,表现出和最小方差与符号相干系数融合(SFMV)算法非常接近的性能,但运算复杂度却远低于它.     

最小方差的延时乘累加医学超声波束形成算法

针对超声信号高度相关性的特点,提出了一种最小方差的延时乘累加波束形成(MVDMAS)算法.首先,该算法利用最小方差波束形成的思想,计算接收回波信号的权值,用来降低回波信号的旁瓣;然后,对加权处理后的回波信号进行组合乘累加运算,降低回波信号之间的相关性;最后,理论推导和实验仿真验证了算法的有效性.仿真实验结果表明,MVDMAS算法的成像对比度和分辨率均有一定提升,可有效地降低主瓣宽度、旁瓣高度和抑制斑点噪声.与延时叠加、最小方差和延时组合乘累加波束形成算法相比,综合评价指标CR和CNR分别提高了100.24%,33.91%,17.41%和30.61%,17.55%,11.36%.     

基于多线接收的延时乘累加超声波束形成算法

基于超声成像对于高帧频的需求特性，提出了一种基于多线接收的延时乘累加(multi-line acquisition delay multiply and sum， MLADMAS)超声波束形成算法.该算法首先借助于多线接收技术，由一条传输线得到多条合成传输线，再利用复杂度更低的延时乘累加算法，并行进行波束形成操作，以得到多条接收线输出结果.仿真实验结果表明，与传统的延时叠加算法相比，MLADMAS算法能在将帧频提高两倍的同时，得到质量更好的图像，其评价指标FWHM，PSL和CR分别提高了28.49%，26.29%，26.06%.当使用幅度变迹时，MLADMAS算法的性能进一步改善.     

微扫描超分辨率超声成像技术研究

针对提高超声成像的分辨率问题展开研究,提出了微扫描超分辨率超声成像的方法.通过将微扫描和超分辨率技术结合并应用于超声成像中,微扫描技术获取满足超分辨率技术的多幅低分辨率图像,然后应用超分辨率图像重建算法获取高分辨力图像,并对此过程进行了仿真.仿真结果表明:提出的基于微扫描的超分辨率超声成像方法在实际应用中有一定的可行性,对提高超声成像设备的分辨率具有参考价值.     

一种超声回波信号的数字正交检波方法及FPGA实现

数字正交检波技术能够较好地提取信号的幅度和相位参数,保留信号包络中的所有信息。提出了将现场可编程门阵列(FPGA)运用在超声系统的波束形成器中实现超声回波信号的数字正交检波方法,并给出了主要模块在FPGA内的具体实现和系统仿真结果。仿真和实际运用证明,该检波方法能够明显提高超声图像的空间分辨率和对比度。     

符合人眼视觉特性的焊缝射线数字图像增强方法

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点来获得图像处理的目标特性.最后,利用由成像特性和目标特性得到的图像灰度级映射变换函数,对图像进行了空域增强处理.实验结果表明,该算法将原图的灰度级差异从145提高到157,使原图平均灰度级从35提高到120.与线性变换算法相比,该算法没有产生信息丢失;与直方图均衡算法相比,该算法将图像平均灰度级提高到120且属于人眼敏感的范围.     

基于二维指数脉冲压缩变换的SAR成像算法

传统的合成孔径雷达(SAR)系统一般采用经典的匹配滤波器实现距离维和方位维的二维脉冲压缩变换,其基于匹配滤波器的系统带宽导致系统分辨率是有限且固定的.当对输出信噪比和目标时延分辨率有不同要求时,具有可变指数的指数滤波器可根据具体需求在充分保证输出信噪比的情况下产生高于匹配滤波器的目标分辨率.本文基于指数滤波器将距离维和方位维上的二维指数脉冲压缩变换应用于SAR成像算法,即先后将信号通过距离维和方位维指数滤波器,以实现SAR高分辨率成像.仿真结果表明,该算法在距离维和方位维两个维度都具有比传统SAR算法处理结果更窄的主瓣宽度和更低的旁瓣高度,有效提高了距离维和方位维的分辨率.     

基于十字型阵列的多频发射波束形成算法

针对平面接收阵阵元数量庞大导致的水下三维声学成像系统硬件开销和计算量过大的问题,提出了一种基于十字型阵列的三维声学成像的多频发射波束形成算法.该算法将发射波束方向划分为多个扇面,在每个扇面内依次向各波束方向发射不同频率的扇形波束信号,将发射次数从波束数减少到扇面数,从而缩短了扫描时间.仿真实验和计算量分析表明,文中算法能够获得与平面接收阵直接波束形成算法相同的波束性能,并且大幅降低了阵元数量和计算量.实际水下试验证明了该算法能够满足水下三维声学成像的实时性需求.     

经典图像复原提高超声图像分辨率的研究

本文针对超声成像存在空间横向和纵向分辨率较低的主要问题，根据超声图像的应用特点，利用数据软处理技术提高分辨率。采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨从而提高超声图像分辨率。提出图像模型自适应的复原算法并对超声图像进行了仿真研究，仿真结果表明该算法对提高图像横向分辨率有一定效果。     

基于直方图均衡与小波变换的超声图像增强

针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。直方图均衡可以使图像灰度分布接近均匀,提高图像对比度,但图像的信息量会有一定程度的损失。本算法首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理,使图像灰度分布更加均匀,损失的信息熵也得到很大提高。通过多幅的超声图像的实验结果证明,该算法效果明显,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留。该算法对于超声图像临床视觉检查,以及图像目标识别、组织分割等都有很大好处。     

基于反卷积算法的超声图像优化方法

超声成像技术因其无侵入、低成本、快速、可便携化的特性，成为医学成像领域的一大研究热点.然而，受限于声波的传播特性、成像算法的弊端以及硬件发展，超声图像存在成像深度小、大量伪影、分辨率低等问题.针对超声图像中的目标混叠和分辨率低下问题，提出了一种基于信号处理的超声图像优化方法，通过反卷积算法对超声探头采集到的原始信号进行处理，再将处理后的信号按照延时求和成像算法重建为图像.提出的方法可以减轻信号间的混叠，最终减轻图像中的混叠，令图像中原本难以辨认的微小结构和细节信息得以展现.通过仿真和实验证明，经过处理后的信号所重建的图像质量优于原始信号所重建的图像，验证了提出的信号处理方法的有效性.     

基于多层感知机与无网格策略的三维空间声源识别

以往波束形成算法将潜在声源区域划分成若干网格，所有的声源被映射到一个个网格点上，会导致错误的声源定位与强度计算，并且计算精度与效率受网格间距大小的影响。采用多层感知机神经网络以及无网格策略，能够提高声源识别的空间分辨率与计算效率。通过使用单个平面麦克风阵列对三维等强度双点声源进行识别定位，发现相较于传统互谱算法，多层感知机能够改善平面阵列在深度方向上较差的空间分辨率性能。此外，在定位误差方面，多层感知机优于传统互谱算法，同时声源识别的强度误差有所降低。在低频时，多层感知机性能优于波束形成算法，可用来弥补波束形成算法空间分辨率性能不佳的局限性。     

基于MVDR聚焦波束形成的辐射噪声源近场定位方法

为全面刻画噪声源的空间分布,需同时对辐射噪声中的宽带及窄带线谱信号进行聚焦波束形成.研究可应用于水下辐射噪声源定位的基于最小方差信号无畸变响应(MV-DR)的聚焦波束形成方法,将MVDR方位估计方法与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨率和更低的旁瓣级,并能减小"混叠"效应的影响.仿真和实验均证明了该方法的正确性和有效性.     

基于分段动态变迹技术的超声成像方法

在超声成像系统中,单一幅度变迹技术只能在一定的距离范围内获得较好的成像分辨率,该距离范围外,分辨率明显降低。而使用分段动态变迹技术就可以弥补这一缺点,在研究多种单一幅度变迹函数的波束3dB等值线后,观察得到各函数最佳成像分辨率对应的距离范围。通过分段引入对应的变迹函数,从而得到了分段动态变迹技术的一种实现方法,然后绘出波束3dB等值线以及仿真成像。证明该方式的分段动态变迹技术相比单一幅度变迹技术能够改善缺点,提高图像质量。