论文部分内容阅读
超声成像因其安全、实时、无痛以及成本低廉等特点被广泛应用于临床诊断和工业探伤中。但与MRI、CT、X射线等技术相比而言,当前超声成像图像仍然存在空间分辨率较低,易受噪声干扰,输出图像帧率过低等问题,且随着科学技术的日益发展,人们对超声图像质量的要求也随之提高。因此,当前亟需对超声成像系统中面临的各种问题进行解决。本文针对自适应数字波束形成算法和基于压缩感知技术的超声成像开展了以下2个方面的研究内容:（1）波束形成技术是超声成像中影响最终输出质量的关键环节之一,传统最小方差自适应波束形成算法可以在一定程度上提高超声成像系统输出图像的分辨率,但对输出图像的对比度改善并不明显,且在强相关干扰下算法对噪声的鲁棒性下降。针对该问题,本文提出了一种信噪比后滤波与特征空间相融合的改进最小方差波束形成算法。该方法基于超声反射回波信号的可分离性将最小方差权矢量投影到信号子空间中提高成像对比度,然后基于回波信号相干性设计后滤波器,并引入一个基于信噪比的噪声加权系数,改善由于协方差矩阵估计误差造成的算法抗噪性能下降问题。为验证算法对输出超声图像质量的改进,本文在Field II实验平台上,对医学超声成像实验中常用的点目标、吸声斑目标以及Michigan大学提供的geabr0实验数据进行成像对比,实验结果表明本文所提算法提升了超声图像的分辨率、对比度并且对噪声具有良好的鲁棒性。（2）超声成像系统中采用高频采样、合成孔径、扩大阵元等技术通过增加接收回波数据也可以提高成像系统输出图像质量,但大量回波数据将导致超声系统的采样、传输、存储等环节的复杂度不断增加等问题。对此,本文提出了一种针对超声成像的稀疏字典设计。该稀疏字典充分利用了超声回波是其发射脉冲衰减延时叠加的特点,增强了对回波数据的稀疏表示能力,理论上能使稀疏信号的稀疏度等于接收回波的个数,具有较高的压缩率,从而能以较高的精度重构出原始回波信号,降低超声成像系统的复杂度。最后,通过对比仿真实验,验证了本文所提稀疏字典在相同重构条件下较传统常见稀疏变换更接近原始信号,重构回波信号精度进一步得到提升,且算法重构所需要的时间最少。