[发明专利]基于图像块稀疏系数的快速光声成像图像重建方法

摘要

本发明属于光声成像技术领域，具体为一种基于图像块稀疏系数的快速光声成像的图像重建方法。本发明首先通过离散余弦变换优化采样矩阵，随后计算图像的块稀疏系数，对图像进行迭代修正，随后再根据迭代过的图像重新计算上述参数，进行反复迭代直至达到结束条件，最后输出重建的光声图像。本发明能有效地降低迭代算法的复杂度，同时还具有较好的重建质量，对于光声成像的图像重建具有实际意义。

主权项

基于图像块稀疏系数的光声成像图像重建方法，其特征在于，通过计算图像块稀疏系数，对重建图像进行修正并迭代，结合Barzilai‑Borwein梯度下降法，获得最终的重建光声图像，具体步骤为：在光声成像中，光声成像的基本方程：(1)其中是位置处的声压，是成像组织的光吸收分布图，t是时间，I(t)是激光脉冲能量函数，c是生物组织中的声速，和分别是生物组织的等压膨胀系数和比热容；使用格林函数对方程(1)进行求解，对于某采样点，有：(2)记采样点处实际采样得到的光声信号的积分与采样时间的乘积为：(3)将图像和采样信号积分分别离散化，并记成矢量形式；设重建图像的大小为，X、Y分别为图像的行数和列数，则重建图像的总像素为N=XY，即矢量化后的图像可记为长度为N的列矢量u；若采样点个数为Q，每个采样点的信号长度为M，则(3)式可写成：(4)其中，是第i个采样点的光声信号积分与采样时间的乘积矢量；是第i个采样点的采样矩阵，其计算步骤为：(a) 先计算大小为的矩阵：(5)其中，是中的序号，是采样点的坐标，dx是图像相邻像素间的实际距离，dt是离散时间步长；(b)将矩阵矢量化得到一个N维的列矢量，作为采样矩阵的第j个列矢量；j=1～M；(c)计算M次后得到第i点的采样矩阵；(d)重复步骤(a)~(c)，得到Q个采样矩阵，i=1～Q；将它们联立起来，得到总的采样矩阵A：(6)于是，式(5)归纳为：(7)其中f、A和u的大小分别为、和；基于迭代的方法求出重建的光声图像u 。