相位环形统计矢量对提高全聚焦成像质量的影响

为进一步提高超声全聚焦的成像质量,提出一种基于相位环形统计矢量的全聚焦成像方法。首先,在全聚焦实施过程中提取全矩阵数据中信号的相位信息。然后,将同一聚焦像素点的相位视作环形分布的统计样本,通过饱和状态加权统计构建由幅值和相位分布共同决定的相位环形统计矢量。最后,将相位环形统计矢量的模等效为全聚焦图像的幅值。结果表明,该成像算法既能够通过放大相位分布对信号幅值的贡献提高信噪比,又能够通过减小声束宽度有效提高横向分辨率。相比于相位相干加权算法SCF和CCF,基于相位环形统计矢量的算法对相位偏差的容忍度更高。      

基于合成孔径聚焦技术的混凝土断面二维成像方法研究

针对提高混凝土结构超声无损检测分辨率的需要,提出了两种处理方法.在对低频8扫描数据进行合成孔径聚焦处理时,由于低频探测信号时间宽度大,波包会被拉伸,发生波包变形现象,为此,引入波包分解技术来解决这个问题.波包分解技术实质是用一些模型参数去描述检测信号,可以避免对回波信号所自.采样点进行处理,不仅解决了波包变形问题,而且可以简化计算.对于实验中商用超声传感器引起的余振问题,提出一种数字滤波的补偿方法,通过水浸方式采集数据建立传感器系统补偿模型,用于实际检测信号中振铃的抑制,可提高成像的时空分辨率.数值仿真和实验结果证明,采用这两种方法后内嵌目标定位更准确,成像分辨率明显提高.