合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典设计

发布时间：2018-01-26 00:22

本文关键词： 合成孔径超声成像平均绝对误差稀疏表示重构算法反射回波超声回波信号仿真结果稀疏度回波数据　出处：《声学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对目前常见的稀疏字典缺乏针对性,在合成孔径医学超声成像中的应用效果不佳,难以在低压缩率下保证重构图像质量的问题,本文设计了一种高效能的稀疏字典。根据超声回波信号是由发射脉冲信号经过不同延时衰减后叠加的特点,利用发射脉冲作为基函数构造稀疏字典,回波信号在该稀疏字典确定的变换域中具备很好的稀疏性,理论上能使其稀疏表示系数的稀疏度等于超声阵元接收到的反射回波数。通过FieldⅡ对简单点目标和复杂目标的仿真结果表明:在相同的重构算法和压缩率下该稀疏字典重构的平均绝对误差明显小于常见的稀疏字典,其值仅为DWT的几分之一,DFT和DCT的几十分之一,能让回波信号以更低的压缩率实现相同的恢复效果。本文最后使用体模的实际采集数据对算法的实际效果进行检测,实验结果也与仿真结果基本一致。基于该稀疏字典的压缩感知算法可以进一步减少合成孔径成像所需存储的数据量、降低系统的复杂度。
[Abstract]:A sparse dictionary with high efficiency is designed aiming at the lack of pertinence in the common sparse dictionary , and it is difficult to guarantee the quality of reconstructed images under low compression ratio . The sparse dictionary is constructed by using the transmission pulse as the basis function . The results of simulation show that the sparse representation coefficient is only a fraction of DWT , and the result of the experiment is basically consistent with the simulation results . The compression sensing algorithm based on the sparse dictionary can further reduce the amount of data needed for the synthetic aperture imaging and reduce the complexity of the system .

【作者单位】：重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(51677010)资助
【分类号】：TB559;TN911.73
【正文快照】： 引_合成孔径成像是目前超声成像中用于提高图像分辨率、改善成像质置的一种方法.这种技术最早由Passman在1996年提出,其基本思想是单个阵元依次发射脉冲信号,全部阵元同时接收来自检测区域的散射信号,然后对所有阵元数据进行处理得到最终的医学图像,因此需要存储的回波数据量

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