[发明专利]一种基于稀疏重构的超声图像重构方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号，通过参考回波信号构造得到过完备字典，利用过完备字典对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号，再将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像；可以提高图像的横纵向分辨率，可以快速有效的观察到样品内部的微缺陷的位置、尺寸和分布情况。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于稀疏重构的超声图像重构方法。

背景技术

高频超声在构件内部传播时遇到不同界面将有不同的反射信号(回波)，利用这一特性，可以通过高频超声扫描样品从而得到样品的高频超声扫描图像，从而对样品内的微缺陷进行检测。

但实际应用时，待检测的样品通常比较微小，样品内的微缺陷的尺寸更为微小，接收到的信号中来自于微结构和材料晶界所产生的噪音相互混杂，可能会掩盖某些缺陷的回波，从而极大地限制了微缺陷的检测与识别。因此为了提高检测与识别的准确性，需要对获取到的高频超声扫描图像进行图像处理，目前针对自然图像已经有较为成熟的去模糊技术和超分辨技术，但缺乏针对高频超声扫描图像的类似处理技术，且高频超声扫描图像与自然图像有很大的区别，一方面其边界模糊的原理并没有明确的阐述，这就需要对超声成像理论进一步的开展研究，另一方面高频超声扫描图像中没有自然图像那么丰富的纹理特征，其图像较为简单，边缘变化较少，因此也无法直接将自然图像的处理方法应用到高频超声扫描图像上。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法，该方法针对高频超声扫描图像，可以实现对超声时域信号、B-scan以及三维信号的分解重构，为实现更加快速且高效的微小缺陷检测提供了方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于稀疏重构的超声图像重构方法，该方法包括：

利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号；

获取参考回波信号，利用参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典，参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号；

将构造字典扩展为过完备字典，过完备字典中包括m个字典原子，m为正整数；

利用过完备字典中的m个字典原子对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号；

将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像。

其进一步的技术方案为，利用参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典，包括：

基于Gabor函数对参考回波信号进行拟合，得到构造字典中的字典原子，Gabor函数为：

其中，g表示构造字典中的字典原子，sr是缩放参数，fr是频域参数，ur是平移参数，A表示字典原子归一化使用的幅值，t表示时间，缩放参数、频域参数和平移参数基于参考回波信号确定。

其进一步的技术方案为，将构造字典扩展为过完备字典，包括：

将构造字典中的字典原子的缩放参数向下扩展为0.5s_r：0.05s_r：s_r，将频域参数向下扩展为0.5f_r：0.05f_r：f_r，将平移参数拓展到整个时域空间为1:1:M，M为超声回波时域信号的长度，得到过完备字典。

其进一步的技术方案为，利用过完备字典中的m个字典原子对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，包括：