[发明专利]一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法

说明书

本发明公开了一种基于相位环形统计矢量的超声后处理成像方法。首先，在成像实施过程中提取超声阵列信号数据集中各路信号的相位信息。然后，将同一聚焦像素内的相位视作环形分布的随机变量，构建用于表征相位分布特征的环形统计矢量。最后，将相位环形统计矢量的模作为特征值进行超声后处理成像。相比于常规超声后处理成像方法，该技术不仅能够通过放大相位分布对信号幅值的作用有效抑制噪声，还能够通过减小声束宽度有效提高横向分辨率，实现缺陷信号回波的显著增强，进而有效地实现材料内部缺陷的高精度定量、定位和定性，具有良好的推广及应用前景。

技术领域

本发明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。

背景技术

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，本发明提出一种基于相位环形统计矢量(phase circular statisticsvector，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，代替信号幅值进行成像，提高图像的缺陷识别能力。该方法根据延时信号相位分布特点，构建用于共同表征信号相位相干性和幅值的PCSV特征值，进而利用超声图像中各像素点的PCSV值直观呈现缺陷回波的强度和位置。相比于常规超声后处理成像方法，该成像方法不仅能够通过放大相位分布对信号幅值的作用有效抑制噪声，还能够通过减小声束宽度有效提高横向分辨率，实现缺陷信号回波的显著增强，进而有效地实现材料内部缺陷的高精度定量、定位和定性，具有良好的推广及应用前景。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于相位环形统计矢量的超声后处理成像方法，通过环形统计矢量的长度表示超声图像各像素点强度值，通过放大相位分布对信号幅值作用有效提高分辨率和信噪比等图像质量指标，为材料内部缺陷的高精度定量、定位、定性提供有效的方法。

本发明的目的是这样实现的。一种基于相位环形统计矢量的超声成像方法，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X_H(t)_j、实部X_R(t)_j和虚部X_I(t)_j，其表达式如下：

X_H(t)_j＝|h(t)_j| (2)