基于确定压缩采样的矢量水听器阵列舰船目标方位估计

使用较少的硬件电路和计算量实现高分辨率的目标方位估计一直是海域防御系统具有挑战性的研究工作。本文将压缩感知理论应用于矢量水听器阵列,利用确定测量矩阵建立了确定压缩采样的矢量水听器阵列（deterministic compressive sampling vector hydrophone array,DCV）结构,并将其与改进的多重信号分类算法（modified multiple signal classification,MMUSIC）相结合,提出了确定压缩采样的矢量水听器阵列的MMUSIC（DCV-MMUSIC）算法。将该算法用于相关或非相关模拟舰船目标的方位估计,通过对算法的可行性、高分辨能力和改变测量次数、信噪比和快拍数等多种仿真,得出该算法可以在低信噪比和小快拍下对舰船目标进行方向估计,并且具有使用硬件电路少、计算量低和估计偏差小等优点。又将其用于实际商船目标的方位估计,得到了较好的方位估计性能。     

二维Savitzky-Golay数字差分器剪切波弹性成像方法

提出一种新的剪切波弹性成像方法,将2D SG(Savitzky-Golay)数字差分器用于剪切波计算中,使用二维曲面拟合来近似剪切波波前到达时刻,该方法相比传统的线性回归方法不易受异常数据影响,鲁棒性更强.通过超声弹性仿体实验评估这两种方法,比较不同尺寸下的2D SG数字差分器和线性回归的剪切波弹性图.结果表明,在图像的横向分辨率相同的情况下,本研究方法得到的剪切波弹性图像更平滑,噪声更小,且剪切波弹性图像的信噪比和对比度噪声均比传统方法要高,表明该方法能提高剪切波弹性图像的质量.     

图像融合在超声造影成像中的应用

针对造影谐波成像能够增强病灶,基波成像能够提供清晰的组织边界的特点,提出了利用相同频率下采集的超声造影基波和谐波图像进行Curvele图像融合的方法,增强谐波图像中的组织边缘。该方法首先对超声造影基波和谐波图像进行Curvelet变换,然后对于低频和高频系数分别采用不同的融合策略,获得组织边界和内部细节均清晰的超声图像,实现病灶区和组织边界的良好定位。实验结果验证了该方法的有效性。     

超声图像去噪方法

超声成像的相干特性导致了超声图像中固有的斑点噪声,斑点噪声既降低了图像的质量影响诊断结果,又给图像的边缘检测、特征提取等后续处理带来困难。因此研究如何在去除斑点噪声的基础上,有效保留边缘特征具有十分重要的意义。通过研究邻域斑点指数C的特点,将超声图像划分为均匀区域、含斑区域以及边缘区域,对于不同区域采用不同的处理方法。仿真实验表明,该算法简单有效,在去除斑点噪声的同时更好地保留了边缘特征,其性能大大优于传统的中值滤波算法。     

基于压缩感知的多角度观测光声成像方法

在光声成像过程中,由于各种限制因素,往往只能完成有限角度的信号采集.采集到的不完备的信号会在图像重构过程中产生伪迹现象,丢失细节信息.基于光声图像的稀疏特性,提出了基于压缩感知的光声成像算法.该方法通过2个单阵元超声探测器成角度采集光声信号,然后基于压缩感知重构算法进行光声图像重建并进行融合处理.仿真证明采用多个角度观测,选用合适的探头分布角度和测量矩阵可以有效弥补远场成像分辨率和减少测量次数,消除光声图像的伪迹现象,最终实现以较少的数据量和较简单的硬件设备实现高分辨率光声成像.