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对扇阵换能器的振动声成像进行了研究.在相关振动声成像和扇阵换能器的理论基础上,经过推导修正并得到了精确的速度势函数.进一步计算并仿真了系统点扩散函数(point spread function, PSF),构造了组织模型,进行了成像仿真.最后分析了影响扇阵换能器系统分辨率的因素.研究结果表明:用扇阵换能器进行振动声成像可以获得很高的图像分辨率及对比度,在高强度聚焦超声(HIFU)治疗的热损伤检测等方面有重要的应用价值.分析指出通过提高换能器工作频率,减小几何焦距,增大口径可以提高系统的分辨率.
关键词:
振动声成像
扇形阵
点扩散函数 相似文献
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对光声成像系统中声透镜的二元声学研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于二元声学的方法提出了一种折射/衍射混合声透镜设计方案,该声透镜在对光声信号进行二维成像时体现出了极大的优越性,与单声透镜相比,除了有实时成像、成像焦深较大且可以利用时间分辨技术实现层析成像的优点外,还可以利用二元声学透镜独特的色散特性校正单声透镜的轴向色差,可以极大提高成像的分辨力。通过计算机模拟了有一定带宽的点声源通过该声透镜像面上的点扩展函数,与经单声透镜的结果比较,可以看出点扩展函数弥散斑得到明显改善,极大地消除色差对成像质量的影响。 相似文献
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Derivation of two point spread functions PSFs suitable for infrared thermograms analysis is illustrated, based on two unique approaches, one based on depth decaying limit and one on diffusion limit. Experimental work using PMMA sample with back drilled holes and pulsed thermographic routine is utilized to show the effectiveness of deconvoluting pixel temperature transient history with suggested PSF’s. Synthetic second time derivative thermograms are utilized for comparison and the signal to noise ratio is used as a figure of merit for quantification. 相似文献
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大气传递函数(MTF),H,所引起的图象畸变可看作两个成分的贡献之和:一个确定成分<H>和一个随机成分△H.而<H>又是大气扰动的平均MTF和尘埃雾气微粒MTF的和.实际大气的H是完全未知的,要通过实验测量确定.D.Sadot等人提出了一种改进的滤波器,其中以确定成分<H>作为滤波器的传函,而把△H作为噪音成分对待,但传函<H>的获取要依赖于实时实验测量.显然,伴随PSF实验测量的方法将难以履行某些应用场合(如卫星摄影测绘)的图象复原.此外,经由该方法的复原结果已被表面噪音过重.由于<H>的精确解析式已被Fried等人在总结前人研究的基础上给出,并被实验所证实,但解析式中的Fried参数r0(表征能见度)仍然是未知的,依然要通过实验测量给出.如果能从模糊图象本身中识别出参数r0,则可解析求得平均扰动传函<H>.所以关键是如何从识别r0.本文提出一种大气畸变图象复原的新方法.该技术的先进性在于避开昂贵且费时的实验测量,而直接从模糊图象中识别<H>.我们开发的这种识别是基于以下物理事实:1)<H>包含尘雾微粒MTF和扰动MTF的平均效果,它在秒级照相曝光时间内是确定不变的;2)模糊图象可由具有Gaus传函Hg的Wiener滤波器作近似复原;3)大气传函<H>与Hg和它们所退化的图象都具有相同的一维曲线零截点于是根据同截距理论和事实,首先依据频谱分析理论可由模糊图象求得Gauss传函Hg;再根据本文所导出的近似公式,由Hg求得Fried参数r0;最后,传函<H>可以按照Fried理论由参数r0解析确定一个正确的r0可以产生一个好的复原结果这是由于对模糊主要贡献是<H>,而随机MTF,H,能够通过Wiener滤波器作为噪音加以去除文中给出了由近似Gauss传函Hg和由所识别的大气传函<H>的复原结果通过比较可见,后者比前者有较大的图象质量改善 相似文献
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倒谱在混合模糊图像分析中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
降晰参数识别在模糊图像恢复过程中具有很重要的作用。在各种图像捕获系统中,有两种形式的图像模糊比较常见:一种是由光学系统散焦造成的散焦模糊;另一种是物体与照相机之间的相对运动造成的运动模糊。相对单个模糊模型的参数识别来说,混合了散焦和运动模糊的图像,其模糊参数的识别要复杂得多。许多识别方法一般都是用来分析某一特定的模糊模型的,而对两种模糊混合在一起的情况来说是很难区分的。提出了一种倒谱分析方法,在倒谱域同时对这两种模型参数进行识别。在分析过程中,仍需要利用这两种模糊模型在频域的特征,首先应用一些调整性的变换,然后再转换到倒谱域,以便更准确地评估模糊参数。 相似文献