基于射线理论的超声层析成像方法研究

发布时间：2017-05-06 07:41

  本文关键词：基于射线理论的超声层析成像方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：超声层析成像技术是指在不损伤待检测物体的情况下,由探头发射超声波进入待检测物体内部,利用接收探头检测超声波。根据该检测数据,依照一定的物理和数学关系,使用计算机反演待检测物体内部某一横截面上的一些物理量的分布图像,如声速和声衰减系数等,从而能更好更直观地描述物体内部结构及质量状况。由于超声波没有电离辐射、对人体无害,设备价格低廉等优点,该技术在地球物理、生物医学、工业探伤等领域得到了广泛应用。基于射线理论的声速层析技术可分为正演和反演两部分:正演是给出速度模型,根据超声在介质中的传播特性,计算出超声波在该模型中的传播路径;反演是根据实际测量走时和正演的传播路径转化成投影方程组,常采用迭代方法逼近求解速度模型。目前超声层析成像技术的不足之处在于:第一,大多数算法仅利用投影数据的信息进行反演,而忽略了待检验材料本身的先验信息,导致重建图像的分辨率不够理想;第二,现有的迭代重建算法采用的误差分配策略会将误差平均分配到多个网格单元,导致背景区域和低速区域的速度彼此干扰。第三,现有的迭代重建算法在每次修正误差后都需实施一次正演过程,而常用正演过程需要考虑所有可能的射线路径,导致算法运算时间较长。本文主要针对工业探伤中待检测材料往往由背景区域和少量缺陷组成的特点,利用待检验材料的稀疏先验特性重建超声速度模型;采用匹配追踪的贪婪优化思路,逐格搜索出与投影数据最匹配的缺陷单元;同时还研究了基于边界线性走时插值的正演算法进一步改善计算精度和运算时间。主要研究工作如下:1)针对传统线性走时插值(LTI)的射线追踪算法由于线性假设,射线经过多个网格单元会导致误差累积的问题,提出了基于边界线性走时插值的射线追踪算法以减少累积误差。该算法通过在不同区域的边界上插入节点来确定射线的折射角度以减少累积误差,同时借鉴多方向循环扫描的思想来解决逆射问题。模拟实验结果表明,文中算法在走时的计算精度、路径追踪和运行时间方面均优于传统LTI算法和交叉扫描LTI算法。2)由于超声层析重建是一个欠定问题,而在工业探伤的超声层析应用中,缺陷区域和背景区域在图像中显示的范围集中,多数具有局部平滑特性。因此,引入图像的梯度和离散余弦变换域的稀疏性先验知识来规范问题的解,提出一种利用梯度和DCT域稀疏特性的联合迭代重建法(SIRT),并构建出一个由图像梯度域稀疏性和DCT域稀疏性组成的复合稀疏模型,前者对应全变差正则项,后者对应离散余弦变换系数L0正则项。另外,采用快速复合分解技术实现该复合约束问题的快速求解。实验结果表明,对比传统的联合迭代重建法,结合稀疏性先验知识的联合迭代重建法的成像质量明显提高,重建图像轮廓更加清晰,缺陷位置和大小更加精确。3)基于射线追踪的超声层析迭代重建方法使用直线传播路径作为初始路径导致误差扩散,重建效果不理想。而待检材料中少量缺陷对于背景区域是稀疏的,借鉴压缩感知的思想,引入匹配追踪算法,提出将匹配追踪算法应用于超声层析成像中逐格重建缺陷单元,避免使用错误路径迭代导致误差扩散。该方案分两个步骤:首先,根据正演走时与实际测量走时的差值,利用阈值法将模型预判为确定区和模糊区;其次,使用基于匹配追踪的贪婪算法对模糊区的网格单元逐格快速匹配,重建出缺陷单元的形状和位置。另外,在每次迭代过程中,使用本文提出的新的边界线性走时插值算法计算超声波从源点到接收点的走时,以减少累积误差和计算时间。实验结果表明该方案的计算精度和运行时间优于基于LTI的SIRT算法。4)在基于匹配追踪算法的超声层析重建中,匹配追踪算法每次迭代只选择一个最匹配单元作为缺陷单元,当搜索区域较大时,会导致每次匹配运算量急剧上升,搜索速度慢。针对这一问题,引入回溯机制重建缺陷单元的位置和大小。区别于传统的匹配追踪算法,该算法为了加快搜索速度,每次迭代预选出若干个匹配单元作为候选集,以减少匹配选取的迭代次数,并采用回溯策略,通过分析预选的匹配单元间的相干性,删除错选单元,以达到二次筛选的准确性。实验结果证明了所提出方法的有效性。
【关键词】：超声层析 迭代重建 射线追踪 线性走时插值 匹配追踪
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB559
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-31
• 1.1 引言14-15
• 1.2 层析成像15-16
• 1.2.1 层析成像的基本概念15
• 1.2.2 层析成像的发展史与现状15-16
• 1.3 超声层析成像16-24
• 1.3.1 超声层析成像的分类16-18
• 1.3.2 超声层析成像的发展史与现状18-20
• 1.3.3 基于射线理论的超声层析成像的发展现状20-24
• 1.4 稀疏信号重构24-28
• 1.4.1 压缩感知的数学模型24-26
• 1.4.2 匹配追踪算法介绍26
• 1.4.3 回溯匹配追踪算法介绍26-27
• 1.4.4 迭代阈值算法介绍27-28
• 1.5 本文的目的、研究内容和结构安排28-31
• 1.5.1 本文的目的28
• 1.5.2 本文的研究内容28-29
• 1.5.3 本文的结构安排29-31
• 第二章 超声层析成像的基本理论和方法31-44
• 2.1 引言31
• 2.2 在介质中超声波的传播特性31-35
• 2.2.1 超声波的界面传播31-32
• 2.2.2 惠更斯原理32-35
• 2.3 射线追踪方法35-37
• 2.3.1 传统的射线追踪方法35-36
• 2.3.2 常用的射线追踪方法36-37
• 2.4 层析成像的理论基础37-39
• 2.4.1 Radon变换37-38
• 2.4.2 Radon逆变换38-39
• 2.5 基于射线理论的超声层析反演方法39-43
• 2.5.1 超声层析成像原理39-41
• 2.5.2 逆投影重建法(BPT)41
• 2.5.3 代数重建法(ART)41-43
• 2.5.4 联合迭代重建法(SIRT)43
• 2.6 本章小结43-44
• 第三章 基于边界线性走时插值的射线追踪算法44-60
• 3.1 引言44-45
• 3.2 线性走时插值射线追踪算法(LTI)45-49
• 3.2.1 算法原理45-47
• 3.2.2 向前处理47-48
• 3.2.3 向后处理48-49
• 3.3 LTI算法中存在的问题49-51
• 3.3.1 计算误差分析49-51
• 3.3.2 逆向传播问题分析51
• 3.4 交叉扫描的线性走时插值算法51-53
• 3.5 基于边界线性走时插值的射线追踪算法53-55
• 3.5.1 向前处理53-54
• 3.5.2 向后处理54-55
• 3.6 路径追踪结果与分析55-59
• 3.7 本章小结59-60
• 第四章 利用梯度和DCT域稀疏特性的SIRT超声层析方法60-70
• 4.1 引言60
• 4.2 压缩感知重构问题和快速迭代阈值算法60-61
• 4.3 改进的SIRT方法61-66
• 4.3.1 超声层析重建的新复合稀疏模型61-62
• 4.3.2 快速复合分解技术62-64
• 4.3.3 联合稀疏子问题求解64-66
• 4.4 实验结果与分析66-69
• 4.4.1 测试模型66-67
• 4.4.2 实验结果67-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第五章 基于匹配追踪算法的超声层析重建方法70-83
• 5.1 引言70-71
• 5.2 匹配追踪算法71-72
• 5.2.1 匹配追踪算法原理71
• 5.2.2 匹配追踪算法描述71-72
• 5.3 基于匹配追踪算法的超声层析方法72-76
• 5.3.1 阈值算法确定背景区73
• 5.3.2 匹配追踪算法重建缺陷单元73-76
• 5.4 实验结果与分析76-80
• 5.4.1 测试模型76-77
• 5.4.2 实验结果77-80
• 5.5 本章小结80-83
• 第六章 结合回溯机制的超声层析重建方法83-92
• 6.1 引言83
• 6.2 回溯匹配追踪算法83-84
• 6.2.1 回溯匹配追踪算法原理83
• 6.2.2 回溯匹配追踪算法描述83-84
• 6.3 结合回溯机制的超声层析方法84-88
• 6.3.1 预判决背景区和模糊区85-86
• 6.3.2 结合回溯机制搜索缺陷单元86-88
• 6.4 重建结果与分析88-90
• 6.4.1 测试模型88-89
• 6.4.2 重建结果89-90
• 6.5 本章小结90-92
• 总结与展望92-94
• 1. 工作总结92-93
• 2. 工作展望93-94
• 参考文献94-106
• 攻读博士学位期间取得的研究成果106-107
• 致谢107-108
• 附件108

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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3 叶佩;李庆春;;旅行时线性插值射线追踪提高计算精度和效率的改进方法[J];吉林大学学报(地球科学版);2013年01期

4 张建中,陈世军;复杂介质地震初至波数值模拟[J];计算物理;2003年05期

5 杨艳;秦克伟;张东;傅相如;谢宝莲;;一种改进的近地表层析成像SIRT算法[J];武汉大学学报(理学版);2009年02期

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