【技术实现步骤摘要】
一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法
本专利技术涉及超声无损检测领域,特别涉及一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法。
技术介绍
以合成孔径聚焦为代表的超声后处理成像方法被广泛应用于工业无损检测、医疗诊断等重要领域。研究表明,与传统的B型、C型、D型超声成像相比较,超声后处理成像方法所获得超声图像具有更高的检测信噪比和分辨率,其缺陷检测能力和定量精度更高。此外,可发性强、算法灵活是超声后处理成像方法另一优势。研究者可根据检测状况,开发相应的优化算法实现缺陷/病灶的高质量检测。一般情况下,常规超声后处理成像方法仅利用检测信号的幅值和时间进行成像,未考虑相位、频谱等特征参量所携带的缺陷信息。研究表明,信号幅值易受仪器和结构噪声、探头栅瓣等因素的干扰,特殊检测环境下超声图像的信噪比和分辨率难以满足缺陷识别要求。因此,寻求对缺陷更加敏感的特征参量,有助于进一步提高超声后处理技术的成像质量。对此,本专利技术提出一种基于相位环形统计矢量(phasecircularstatisticsvector,PCSV)的超声后处理成像方法。以用于成像的阵列信号相位分布为基础,代替信号幅 ...
【技术保护点】
1.一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法,其包括如下步骤:1)利用超声检测系统,使探头在步进位置j=1,2…N采集超声检测信号,得到由N个A型扫描信号组成的阵列信号数据集{S(t)j=1,2…N}。对{S(t)j=1,2…N}中各信号进行希尔伯特变换,得到数据集{h(S(t))j=1,2…N},将其简写为{h(t)j=1,2…N};2)根据欧拉公式,数据集{h(t)j=1,2…N}中任意希尔伯特变换式h(t)j表示为:
【技术特征摘要】
1.一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法,其包括如下步骤:1)利用超声检测系统,使探头在步进位置j=1,2…N采集超声检测信号,得到由N个A型扫描信号组成的阵列信号数据集{S(t)j=1,2…N}。对{S(t)j=1,2…N}中各信号进行希尔伯特变换,得到数据集{h(S(t))j=1,2…N},将其简写为{h(t)j=1,2…N};2)根据欧拉公式,数据集{h(t)j=1,2…N}中任意希尔伯特变换式h(t)j表示为:式中,|h(t)j|为信号的模或幅值,i为单位虚数,为信号的相角值,其和分别表示信号实部和虚部的相位信息;3)由公式(1)中的表达式,得到h(t)j的模XH(t)j、实部XR(t)j和虚部XI(t)j,其表达式如下:XH(t)j=|h(t)j|(2)基于公式(2)、(3)、(4),由数据集{h(t)j=1,2…N}得到信号的模数据集{XH(t)j=1,2…N}、实部数据集{XR(t)j=1,2…N}和虚部数据集{XI(t)j=1,2…N};4)将成像区域划分为...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈尧,甘勇,冒秋琴,张柏源,纪霖轩,卢超,
申请(专利权)人:南昌航空大学,
类型:发明
国别省市:江西,36
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