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基于自適應(yīng)加權(quán)算法的遠(yuǎn)聚焦超聲成像

發(fā)布時(shí)間:2022-12-03 22:25
  遠(yuǎn)聚焦像素(far-focused pixel-based,FPB)成像算法是對(duì)成像區(qū)域外進(jìn)行聚焦,對(duì)成像區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行成像,因此在整個(gè)成像區(qū)域內(nèi)均能保持較高的成像分辨率。然而,FPB一般采用直接疊加的方式進(jìn)行成像,成像質(zhì)量有待進(jìn)一步提高。廣義相干系數(shù)(generalized coherence factor,GCF)加權(quán)算法可以有效地改善成像的對(duì)比度和分辨率。本研究根據(jù)FPB在不同深度時(shí)像素點(diǎn)復(fù)合次數(shù)的不同,提出了基于深度可調(diào)節(jié)的廣義相干系數(shù)(adjustable generalized coherence factor,aGCF),該系數(shù)可根據(jù)成像深度自主調(diào)節(jié)GCF的計(jì)算參數(shù),從而提高該系數(shù)的遠(yuǎn)場(chǎng)性能。再將aGCF和歸一化自相關(guān)系數(shù)(normalized autocorrelation factor,NAF)融合后,進(jìn)行加權(quán)成像。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新加權(quán)算法相比于FPB算法可明顯改善成像的分辨率和對(duì)比度,相對(duì)于傳統(tǒng)的GCF算法可在成像區(qū)域的近場(chǎng)內(nèi)提高橫向分辨率,遠(yuǎn)場(chǎng)內(nèi)改善對(duì)比度和背景成像質(zhì)量。 

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【文章目錄】:
1 引 言
2 原理
    2.1 FPB成像
    2.2 GCF和NAF加權(quán)算法
    2.3 aGCF和aGCFcNAF加權(quán)算法
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    3.2 仿真結(jié)果
        3.2.1 點(diǎn)仿真成像
        3.2.2 斑仿真成像
    3.3 實(shí)驗(yàn)成像
        3.3.1 點(diǎn)成像實(shí)驗(yàn)
        3.3.2 斑成像實(shí)驗(yàn)
        3.3.3 人體組織成像
4 討論
5 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]短階相干系數(shù)加權(quán)的平面波復(fù)合成像算法[J]. 鄭馳超,張路南,王浩,彭虎.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(12)



本文編號(hào):3707098

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