光声显微成像信号的时频分析和去噪

发布时间：2017-08-23 17:12

  本文关键词：光声显微成像信号的时频分析和去噪

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【摘要】：光声显微成像信号中的噪声会降低信噪比,影响成像质量,因此对信号的分析和去噪有重要的意义。时频联合分布能从时间和频率上对信号进行分析和去噪,有利于提高信噪比和成像质量。对光声显微成像信号分析和去噪的已有研究较少,本研究工作系统地用时频联合分布对仿真信号和实验信号进行了深入的研究,并且创新地用多种时频联合分布对光声显微成像的实验信号进行去噪研究,主要内容包括:首先,基于光声成像的物理原理,仿真光声显微成像信号并加入不同类型的噪声。用短时傅里叶分布、Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布、Zhao-Atlas-Marks分布这4种常用的时频联合分布,基于haar、db4、sym11这3种小波基的小波变换和希尔伯特-黄变换分析仿真信号。结果表明,各类型的时频联合分布有不同的特点,能分析出信号和噪声不同方面的性质,结合使用能更深入地研究信号。其次,对实验采集的多种光声显微成像信号用时频联合分布分析,研究实验信号的性质。结果表明,Cohen类双线性时频分布,小波变换和希尔伯特-黄变换有较强的区分信号中有用信号和噪声的能力。最后,使用基于Cohen类时频分布的频域滤波、小波去噪和经验模态分解去噪方法对实验信号进行去噪。定量比较结果后选择去噪效果较好并且稳定的基于Cohen类时频分布的频域滤波和选取分量的小波去噪方法对实验数据整体去噪,重建得到图像。结果表明,时频去噪方法能提高信号的信噪比和信噪幅度比,减小噪声的能量,有助于识别有用信号,增强成像质量。
【关键词】：光声显微成像信号 时频联合分析 信号去噪
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41;R318.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 光声成像8-12
• 1.1.1 光声成像的原理8-9
• 1.1.2 光声成像的特点和应用9-10
• 1.1.3 光声成像的分类10-12
• 1.2 光声显微成像信号的分析和去噪12-15
• 1.2.1 光声显微成像的信号采集和图像重建12-13
• 1.2.2 存在的问题13-14
• 1.2.3 研究意义14
• 1.2.4 已有研究14-15
• 1.3 论文的主要内容与章节安排15-16
• 第二章 研究方法和成像系统16-23
• 2.1 时频联合分布16-20
• 2.1.1 时频联合分布概述16-19
• 2.1.2 小波变换19-20
• 2.1.3 希尔伯特-黄变换20
• 2.2 光扫描光学分辨率光声显微成像系统20-22
• 2.2.1 成像系统21-22
• 2.2.2 信号采集实验22
• 2.3 本章小结22-23
• 第三章 光声显微成像信号的时频分析23-51
• 3.1 信号的仿真23-26
• 3.1.1 光声效应波动方程和求解23-24
• 3.1.2 光声显微成像信号仿真24-25
• 3.1.3 有噪声信号仿真25-26
• 3.2 仿真信号的时频分析26-39
• 3.2.1 四种时频分布26-32
• 3.2.2 小波变换32-37
• 3.2.3 希尔伯特-黄变换37-39
• 3.3 实验信号的时频分析39-50
• 3.3.1 四种时频分布41-46
• 3.3.2 小波变换46-48
• 3.3.3 希尔伯特-黄变换48-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 光声显微成像信号的时频去噪51-64
• 4.1 去噪方法和定量指标51-52
• 4.2 实验信号的时频去噪52-59
• 4.2.1 基于Cohen类时频联合分布的频域滤波53-55
• 4.2.2 小波去噪55-58
• 4.2.3 经验模态分解去噪58-59
• 4.3 去噪数据重建图像59-63
• 4.3.1 实验一数据59-61
• 4.3.2 实验二数据61-62
• 4.3.3 实验三数据62-63
• 4.4 本章小结63-64
• 第五章 全文总结64-67
• 5.1 主要结论64-65
• 5.2 主要创新点65
• 5.3 研究展望65-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文71-73

【参考文献】

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本文编号：726269