基于壓縮感知的超聲圖像重建方法研究

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1、單位代碼１００１０：學(xué)號：戶化《化義乂緣碩±研究生學(xué)位論文題目ｌｉＥ乘替知Ｗ起奏因來ｔ４臺樂騎堯專業(yè)翻種隻難研究生偉站指導(dǎo)教師堿海江日期：之０－么年ｔ芭日＼月■北京化工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)巧聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均己在文中明確方式標(biāo)明。本人完全

2、意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名；訴日期：準(zhǔn)關(guān)于論文使用巧權(quán)的說明學(xué)位論文作者完全了解北京化工大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)目定，Ｐ；研巧生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬北京化工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許學(xué)位論文被査閱和借閱；學(xué)?？桑坠紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可Ｗ允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。□論文暫不公開（或保密）注釋：本學(xué)位論文屬于暫不公開（或保密）范圍，在＿年解

3、密后適用本授權(quán)書。＿□非暫不公開（或保密）論文注釋：本學(xué)位論文不屬于暫不公開（或保密）范圍，適用本授權(quán)書。Ｉ作者簽名；日期；、導(dǎo)師簽名：也％心日期：學(xué)位論文數(shù)據(jù)集中圖分類號ＴＰ３９１．４１學(xué)科分類號５２０．６０４０論文編號１００１０２０巧０７０６密歌么開學(xué)位投予單位代碼１００１０學(xué)位授予單位名稱北京化工大學(xué)作者姓名崔陽學(xué)號２０１２２００７０６獲學(xué)位專業(yè)名稱拴制科學(xué)與工程獲學(xué)位專業(yè)代碼０８１１課巧來巧其他項(xiàng)目研究方

4、向函魚處理論文巧目基于壓巧巧知的巧聲圖像重建方法研究ｌＩ關(guān)巧詞壓巧巧知，超聲成涂，測量矩陣，ＲＩＰ性質(zhì)．ＭａｔａｂＧＵ＊論文答辯日期２０１５．５．２６論文類型基礎(chǔ)研究學(xué)位論文評閱及答辯委員會情況姓名職稱工作單位學(xué)科專長指導(dǎo)教師祝海江副教授北京化工大學(xué)圖誅處里與樓式巧別評閱人１化志強(qiáng)教授北京化工大學(xué)控制科學(xué)與工程評巧人２張金會副教授北京化工大學(xué)控制理論評閱人３評巧人４評巧人５笞辯委員會主席李宏光教授北京

5、化工大學(xué)王業(yè)過程智能控制答辯委員１趙眾教授北京化工大學(xué)先進(jìn)拴制答辯委員２耿志強(qiáng)教授北京化工大學(xué)控制科學(xué)與工程答辯委員３張金會副教授北京化王大學(xué)控制理論答辯委員４彭族副教授北京化工大學(xué)優(yōu)化控制答辯委員５一．．注：．論文類型：１．基礎(chǔ)研究２．應(yīng)用研究３開發(fā)研裝４其它二．中圖分類號在《中國困書資料分類法》査詢。－９互．學(xué)科分類號在中華人民共和國國家化準(zhǔn)化Ｂ／Ｔ１３７４５）《學(xué)科分類與代瑪》中査詢。四四位組成。．Ａ文巧號由單

6、位代碼和年份及學(xué)號的后Ｉ＾基于壓縮感知的超聲圖像重建方法研究摘要由于壓縮感知理論能解決傳統(tǒng)信號采樣中的資源利用率較低的問題，因而在信號與圖像處理、雷達(dá)成像技術(shù)、核磯共振成像等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近些年來，具有非相干性測量矩陣的研究吸引許多研巧人員的注意。因此，本文研究了結(jié)構(gòu)性測量矩陣在低采樣率下超聲信號重建問題。主要工作有：一１、給出種基于Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ結(jié)構(gòu)性測量矩陣的超聲圖像重建算法。該方法能夠快速重建超聲圖像，同時，還能避免采樣引入的二次噪聲。

7、實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在處理超聲圖像問題時具有可行性和正確性。２ｅ一、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Ｈｓｓｅｎｂｅｒｇ矩陣的些不足之處，給出了Ｈ對角形式Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ矩陣、范式Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ矩陣和部分確定性Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ矩陣在超聲固像重建問題中的研巧。實(shí)驗(yàn)表明，應(yīng)用改進(jìn)型矩陣的超聲圖像重建算法在平均結(jié)構(gòu)相似度、峰值信噪比、相對誤差及均方誤差等性能指標(biāo)上更優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)形式Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ矩陣。３、設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了超聲圖像重建算法的應(yīng)用軟件。該軟件操作界面簡單，實(shí)現(xiàn)圖片讀取、稀疏變

8、換、測量矩陣選取、重構(gòu)圖片顯示和參數(shù)指標(biāo)顯巧等功能。關(guān)鍵詞：壓縮感知，超聲成像，測量矩陣，ＲＩＰ性質(zhì)，ＭａｔｌａｂＧＵＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＳＴＵＤＹＯＮＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣＩＭＡＧＥＲＥＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＣＯＭＰＲＥＳＳＥＤＳＥＮ別ＮＧＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇ化ｅｏｒｅｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｏｗｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｒａｔｉｏ