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光声成像在声速非均匀介质中的重建算法

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简介:
本研究探讨了光声成像技术在声速变化环境下的图像重建问题,提出了一种有效的算法以提高成像精度和质量。 为了提高在声速分布不均匀介质中的光声成像精度,本段落提出了一种基于反卷积的重建算法。该方法无需事先了解介质的具体声速分布情况。首先通过采集到的光声信号构建一个新函数,并利用不同位置处光声信号的相关性来估算空间两点间的声波传播时间,以此补偿因不均匀性带来的影响。随后采用反卷积技术从这个构造出的新函数中解析得到待测组织内的电磁波吸收分布情况。 仿真研究显示,在介质中的声速差异不超过10%的情况下,重建图像能够准确地反映目标的大小、位置以及电磁波吸收系数,并且该算法具有良好的抗噪性能。鉴于生物软组织内部的声速变化通常小于10%,因此所提出的这种光声成像重建方法被认为是一种有效的解决方案。

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    本研究探讨了光声成像技术在声速变化环境下的图像重建问题,提出了一种有效的算法以提高成像精度和质量。 为了提高在声速分布不均匀介质中的光声成像精度,本段落提出了一种基于反卷积的重建算法。该方法无需事先了解介质的具体声速分布情况。首先通过采集到的光声信号构建一个新函数,并利用不同位置处光声信号的相关性来估算空间两点间的声波传播时间,以此补偿因不均匀性带来的影响。随后采用反卷积技术从这个构造出的新函数中解析得到待测组织内的电磁波吸收分布情况。 仿真研究显示,在介质中的声速差异不超过10%的情况下,重建图像能够准确地反映目标的大小、位置以及电磁波吸收系数,并且该算法具有良好的抗噪性能。鉴于生物软组织内部的声速变化通常小于10%,因此所提出的这种光声成像重建方法被认为是一种有效的解决方案。
  • image-reconstruction-algorithms.rar_Matlab
    优质
    本资源包提供了一系列用于声成像和光声成像的Matlab算法,包括图像重建技术。适用于医学影像分析、生物医学工程研究等领域的科研人员和技术爱好者。 本段落探讨了光声成像技术中的图像重建算法研究,并使用MATLAB作为开发工具。文章涵盖了大量相关的理论知识。
  • 技术
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    简介:光声成像重建技术是一种结合光学与超声波原理的医学影像技术,能够实现生物组织深层次、高对比度成像。通过吸收特定光源能量后产生的热弹效应,释放出微弱的超声信号,利用先进的算法对收集到的数据进行重建处理,形成清晰的二维或三维图像,广泛应用于肿瘤检测、血管分析及皮肤科等领域。 本程序利用K-wave实现了一维线性阵列探测器采集的光声信号数据的二维光声图像重建。
  • 蒙特卡洛方模拟
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    本研究探讨了基于蒙特卡洛方法的光声成像图像重建技术,通过数值模拟验证其在提高成像分辨率和穿透深度方面的潜力。 该程序通过蒙特卡洛模拟光声成像的过程,能够反映光子的运动。
  • 自适应Gamma增强照图应用
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    本研究提出了一种基于自适应Gamma增强的算法,专门针对非均匀光照环境下的图像处理问题。通过优化Gamma值调整策略,有效提升了图像对比度和细节表现力,增强了视觉效果与后续分析的准确性。该方法适用于多种场景需求,在人脸识别、物体识别等领域展现出广泛应用潜力。 非均匀光照图像自适应Gamma增强算法旨在解决移动相机或摄像机拍摄的图像与视频中存在的常见问题——非均匀光照现象。由于环境照明条件的影响,所摄取的照片往往会出现明暗不均的情况,这对图片细节及色彩产生负面影响,并且导致视觉效果不佳和信息丢失。 基于Retinex理论的一种新方法被提出以解决上述问题。该理论认为人眼感知到的颜色是物体表面反射光与周围光照的比率决定的。在应用中,图像会被拆分为光照分量与反射分量两部分:前者代表场景中的光线条件;后者则包含颜色信息。 自适应Gamma增强算法对光照分量进行动态调整以优化Gamma值,实现更均匀亮度分布和对比度提升的目的。同时,在处理过程中保持整体色彩平衡的同时增强了图像细节及真实感。 对于恢复的反射分量部分,则用于进一步改进暗部区域以及抑制过亮区的效果,使最终输出更加自然逼真。 实验结果显示该算法在主观评价、客观指标(如EBMC、VE和NIQE)以及实时处理速度方面均优于现有方案。这表明新方法不仅提高了图像质量,也实现了快速的计算效率,在需要即时反馈的应用场景中具有重要价值。 关键词包括“非均匀光照”,解释为特定照明条件下产生的亮度分布不均现象;Retinex理论提供了一种模拟人眼感知颜色信息的方法;而Gamma校正则是一种常用的技术手段来改善光线分布不均衡的图像质量。通过这一创新性算法,不仅在理论上有所突破,在实际应用中也展现了出色的性能表现和处理速度优势。
  • 传统超技术研究.rar_传统超_超 MATLAB_超 _超技术
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    本研究聚焦于传统超声成像技术中的关键算法问题,探讨了利用MATLAB工具进行超声图像处理和分析的方法。通过优化现有技术,以提高成像质量与诊断准确性。 用于超声成像的MATLAB仿真,有需要的话可以参考一下。
  • MATLAB与k-Wave
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    本文章介绍如何利用MATLAB和k-Wave工具箱进行光声成像仿真,涵盖基础理论、代码实现及实际应用。 光声成像是利用生物组织吸收激光后产生的超声波信号进行成像的技术。在使用MATLAB实现光声成像的过程中,k-Wave工具箱是一个非常有用的资源。它提供了一系列函数来模拟和重建光声图像。通过应用k-Wave,研究人员能够更深入地探索光声成像的潜力,并开发出更为精确的算法和技术。
  • 旋转目标ISAR
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    本研究探讨了非匀速旋转物体的逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术,旨在克服传统方法在处理复杂运动目标时面临的挑战。通过创新算法优化图像清晰度和分辨率,为军事侦察及民用监控提供更精确的数据支持。 一舰船目标进行有加速度的旋转运动,产生相应的回波信号。经过距离向脉冲压缩处理后,在方位方向上进行快速傅里叶变换(FFT),得到该目标的距离-多普勒图像,并分析了单个散射点目标的单位冲击响应函数。
  • 红外性校正与FPGA实现研究.pdf
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    本文探讨了红外成像系统中非均匀性的校正方法,并详细介绍了基于FPGA平台实现这些算法的技术细节和实验结果。 本段落探讨了基于神经网络的非均匀性校正算法,并分析了该算法中存在的缺陷及其原因。在此基础上,对现有的神经网络方法进行了改进:首先使用引导滤波来计算预测图像,在平滑图像的同时保留边缘信息,从而在提高校正效果的同时有效减少“鬼影”现象的发生。
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    本研究探讨了非均匀校正技术在图像处理领域的应用,并详细介绍了其算法设计与编程实现方法。 关于图像处理中的非均匀校正程序,这对学习这一领域的同学会有帮助。