大角度旋转扩展视野超声成像技术

扩展视野超声成像技术能够克服常规超声成像视野小的缺点,为医生更加全面地了解被成像部位并作出准确的诊断提供帮助。该文主要针对扩展视野超声成像中图像间存在较大旋转角度的情况,在传统的配准参数搜索方法的基础上,引入了对旋转角度进行预测的处理过程,进而提出了大角度旋转扩展视野超声成像的新算法。从理论上证明了算法的可行性,并利用实际采集的超声图像对算法进行了验证。实验表明,该算法可以达到预期的成像效果,具有较好的成像精度,且运算量较小,有望实现实时成像。     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

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.     

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.     

多倾角发射分组互相关降噪的超快超声脑功能成像方法研究

小血流信号的检出是长期困扰超声多普勒成像的重要问题，提升该成像技术的检测灵敏度，开发鲁棒的降噪和伪影抑制方法具有重要的研究价值。近年来，基于多角度平面波相干复合发展而来的超快超声多普勒血流成像突破了传统聚焦超声成像的帧率瓶颈，可实现高灵敏度的微血流成像。而且平面波成像模式的发展也对超声降噪算法提出了新的需求。利用平面波发射条件下不同角度回波的血流信号的强相干性，有望实现降噪和伪影抑制。本研究探讨了角度分组互相关方法及其降噪在功能超声成像中的应用：首先将多角度平面波回波信号分为两个子组，信号经杂波滤除后对两子组数据进行时域互相关运算，从而获得降噪后的血流功率多普勒图像(PD)。大鼠脑血流成像和功能成像实验结果表明：本文提出的角度分组互相关降噪方法可提升血流图像信噪比约17～22 dB,有效抑制了图像中的非相干伪影，显著提升了超快超声脑功能成像的灵敏度。     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

双基地SAR点目标图像质量评估算法

为检验双基地合成孔径雷达(BiSAR)成像算法的正确性,需要对BiSAR成像结果做出定量的评价.针对BiSAR点目标成像结果方位向方向和距离向方向不正交的问题,提出相应的点目标成像质量评估算法.该算法对BiSAR点目标成像结果进行二维插值和旁瓣扩展方向自动搜索,并沿其搜索方向对仿真图像进行定量评估.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

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2DNPP和Trace变换的平面内旋转人脸识别

针对平面内具有随机旋转角度的人脸图像难以识别问题,提出一种融合二维近邻保持投影(2DNPP)和Trace变换的方法,以实现图像旋转不变性特征提取和识别.首先对图像做一重和二重Trace变换,然后对二重曲线进行匹配计算,得到既对平面内旋转变化具有鲁棒性、又能保存丰富图像信息的特征,最后通过2DNPP进行降维并分类.用该方法分别对正面的、旋转的、加噪声的人脸图像进行了识别实验,并与SIFT、pseudo-Zernike等方法进行了比较,结果表明:对于具有随机旋转角度的ORL图像库,文中算法识别率达到96％,且对白噪声具有较强的鲁棒性.     

胎儿超声成像中骨骼分割设计与实现

伴随医学影像已成为医学技术中研究的热点,为了有效获取胎儿超声影像中的骨骼信息,由于受技术和成像机制的限制,胎儿超声成像的质量相对低,首先分析实际胎儿超声成像的特点,采用PM算法对图像进行预处理,再使用模糊C均值聚类方法从图像中提取出骨骼信息,通过仿真实验对设计过程进行验证,并结合临床实践的需求进一步的给出相应客观量化数据的意义,并获得良好的实验效果和实践意义。     

超声成像测井中图像“链条效应”的识别与修复研究

通过对超声成像测井过程中因测井仪器下放遇阻和上提遇卡而导致抖动，造成采样图像出现“链条效应”特征的详细分析，设计出针对此类病态图像的自动识别与修复算法；分别应用于典型实验数据与实际测井资料处理中，并进行效果比对_该算法为进一步改善成像资料图像质量提供了有效的解决方案．     

液-固两相系中超声层析成像实验研究

基于几何声学原理,应用半柱面晶片超声换能器发射扇形束超声波,设计了环形超声换能器阵列,搭建了多通道同步数据采集系统,形成了一套透射式超声层析成像测试装置.研究了二值逻辑反投影图像重建算法,此算法和测试装置构成了透射式超声层析成像系统,对聚四氟乙烯隔板和圆柱体进行实验.图像重建结果表明,该系统能够定位成像物体的位置,确定其大小和形状.将单个圆柱体二值反投影算法的重建图像与设定值比较,成像误差小于6%.     

基于改进对数频谱差方法的超声衰减成像

给出了一种基于改进对数频谱差算法的超声衰减成像方法。不同于对数频谱差算法中以扫描数据包络信号的极值点进行数据分割,该方法先估计扫描回波数据与发射波的相关系数,并把其作为特征参量来对扫描数据进行分割。制备了3个含不同衰减粒子的仿组织模块,并测量其衰减系数,实验结果验证了本文方法是可行的。最后对仿组织模块进行超声衰减成像,得到的模块衰减图像进一步验证了本文方法的准确性。     

基于ISAIL的空间小目标成像系统设计与仿真

为了实现对空间小目标的毫米级成像,设计了基于转台模型的逆合成孔径成像激光雷达系统,实现了距离向和方位向的数据融合并完成了模拟目标的2维图像重建.系统采用窄线宽光纤激光器、大带宽电光调制器完成了对激光脉冲的线性调频,并利用外差干涉的原理提高了回波信号的信噪比.结合空间小目标的运动特性,推演了含有旋转分量的激光雷达回波信号方程.在R-D算法中代入旋转分量完成图像重建的校正,实现了对模拟空间小目标的2维图像重建.实验用毫米级铝条模拟空间小目标,用步进电机使转台匀速旋转,模拟目标旋转过程.实验结果显示:当目标固定时通过回波能量即可获得1维距离向图像,峰值位置与真实目标的特征位置一致; 当目标运动时通过数据压缩、R-D算法及旋转分量的校正可获得模拟小目标ISAIL的2维重建图像,验证了系统可实现对毫米级模拟小目标的图像重建.     

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。     

基于数字图像相关的旋转叶片全场测量

为了解决使用相关算法难以匹配变形前后叶片大角度旋转的问题,基于数字图像相关,提出一种稳定的用于旋转叶片全场变形的测量方法。首先,针对图像序列中参考图像与变形图像的相关匹配,使用SURF算法得到被测表面旋转前后的特征点对。然后,利用特征点对将变形图像反向旋转变换后得到校正图像。接着,对校正图像和参考图像使用数字图像相关进行匹配。最后,将匹配得到的校正图像上的目标节点再进行正向旋转变换,即可得到原变形图像上的对应节点坐标。对旋转匹配策略进行数值模拟验证,并对高速旋转下的换气扇叶片位移场和应变场进行测量。研究结果表明:所提旋转匹配策略的校正精度为±0.007 5像素,结合数字图像相关法能够进行旋转运动的位移和应变的全场、精确测量。     

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.     

一种基于改进的SURF算法的静态手语字母识别方法

结合Kinect传感器提出一种改进的SURF(speeded up robust features)算法进行静态手语字母识别的方法。Kinect传感器采集深度图像进行手势分割可以克服光照变化、复杂背景带来的干扰;改进的SURF算法对实时图像与模板图像的积分图进行计算分析,提取两者的SURF关键点描述符,采用最近邻匹配算法对SURF算法自有的快速索引匹配的结果进行优化,克服了角度旋转变化对手语字母识别率的影响。实验证明,该方法在应对光照变化、复杂背景、角度旋转方面有很好的鲁棒性,平均识别率为97.7%。     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．