基于GPU的合成孔径聚焦超声成像算法研究

发布时间：2017-06-21 13:06

  本文关键词：基于GPU的合成孔径聚焦超声成像算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：超声成像是比较常用的检测方式,识别和测量在不同器件中的缺陷,已经广泛应用于医疗和工业无损检测等领域。利用传统的超声成像技术得到的空间分辨率有限,将会对缺陷的准确判断和评估带来困难。为了更好的获得成像质量,引入了合成孔径超声成像的方法。基于合成孔径超声成像的方法一般分为两个阶段：(1)激励和采集阶段,超声信号的发射和回波信号的存储(2)波束形成阶段,通过对接收到的回波信号的处理,来获取超声图像的像素。虽然合成孔径超声成像改善了成像质量,同时它也增加了计算量,一般的硬件平台很难实现实时成像。针对合成孔径超声成像重建算法计算量大和实时性差等问题。文本采用了一种基于CUDA架构的GPU并行处理的方式,来提高成像的速率,详细分析了合成孔径超声成像算法中的并行性,包括解析信号的并行、超声重建算法中的并行和图像后处理的并行,图形处理单元(GPU)的使用可以大大降低波束形成阶段的计算时问,具体包括回波信号预处理、波束控制、延迟叠加、包络检波、动态压缩和滤波降噪等。本文工作主要研究在波束形成阶段的超声成像并行和基于CUDA架构的GPU技术的应用。在相同的实验环境中,通过采集标准B型试块中的缺陷数据来进行超声重建,使用CPU+GPU异构模型进行并行加速,相对于使用单线程重建高出约200的加速比。用更好的CPU与GPU和更合理的资源分配将进一步的提高成像速率。
【关键词】：相控阵超声 并行计算 波束形成 SAFT GPU
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TB559
【目录】：

• 摘要6-7
• abstract7-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外现状分析11-15
• 1.2.1 合成孔径聚焦成像的发展现状11-12
• 1.2.2 GPU用于通用计算的发展现状12-14
• 1.2.3 GPU在超声成像中的应用14-15
• 1.3 本文内容安排15-16
• 第2章 超声成像原理16-29
• 2.1 波束形成16-17
• 2.2 波束控制17-21
• 2.2.1 动态孔径18-20
• 2.2.2 幅度变迹20-21
• 2.2.3 动态聚焦21
• 2.4 合成孔径成像21-28
• 2.4.1 单阵元合成孔径成像21-24
• 2.4.2 多阵元合成孔径成像24-26
• 2.4.3 合成聚焦成像26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于CUDA架构的GPU并行计算技术29-37
• 3.1 并行处理技术29-31
• 3.1.1 多核多线程29-30
• 3.1.2 分布式并行30
• 3.1.3 CPU与GPU异构并行30-31
• 3.2 CUDA的编程和执行模型31-36
• 3.2.1 CUDA的编程方法33-34
• 3.2.2 CUDA线程层次结构34-35
• 3.2.3 CUDA存储器模型35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 超声成像系统中的并行分析37-44
• 4.1 超声成像系统37-39
• 4.1.1 回波信号预处理37-38
• 4.1.2 包络检波38
• 4.1.3 动态范围压缩38-39
• 4.1.4 滤波降噪39
• 4.2 合成孔径成像算法并行分析39-43
• 4.2.1 解析信号中的并行分析39-40
• 4.2.2 超声重建算法中的并行分析40-42
• 4.2.3 图像后处理的并行分析42-43
• 4.2.4 图像显示43
• 4.3 本章小结43-44
• 第5章 实验结果分析44-51
• 5.1 Multi2000系统44-46
• 5.2 结果分析46-50
• 5.2.1 合成孔径超声成像46-48
• 5.2.2 基于GPU并行加速48-50
• 5.3 本章小结50-51
• 总结与展望51-53
• 总结51-52
• 展望52-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-62
• 攻读硕士研究生期间发表的论文及成果62

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