-
公开(公告)号：CN116416331B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310056031.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于部分先验梯度域卷积稀疏编码压缩感知光声成像方法，上述方法包括如下步骤：步骤一、针对环形阵列光声层析成像系统稀疏重建场景，把光声图像转换到梯度域中，在水平梯度和垂直梯度图像上进行滤波学习，利用梯度域卷积稀疏编码建立压缩感知稀疏重建模型；步骤二、将部分先验信息应用于稀疏重建过程之中，更新步骤一建立的压缩感知稀疏重建模型，在迭代过程中寻找到最优解，进而得到最优重建图像。该方法将梯度域卷积稀疏编码引入环阵阵列光声层析成像中，并在成像模型中加入部分先验信息，进一步提高成像效果，最终与其他光声成像领域中的稀疏重建算法相对，可以实现更少阵元光声信号的采集并得到更高质量的重建图像。
-
公开(公告)号：CN116416331A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310056031.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种一种基于部分先验梯度域卷积稀疏编码压缩感知光声成像方法，上述方法包括如下步骤：步骤一、针对环形阵列光声层析成像系统稀疏重建场景，把光声图像转换到梯度域中，在水平梯度和垂直梯度图像上进行滤波学习，利用梯度域卷积稀疏编码建立压缩感知稀疏重建模型；步骤二、将部分先验信息应用于稀疏重建过程之中，更新步骤一建立的压缩感知稀疏重建模型，在迭代过程中寻找到最优解，进而得到最优重建图像。该方法将梯度域卷积稀疏编码引入环阵阵列光声层析成像中，并在成像模型中加入部分先验信息，进一步提高成像效果，最终与其他光声成像领域中的稀疏重建算法相对，可以实现更少阵元光声信号的采集并得到更高质量的重建图像。
-
Search Results
2
records
(took 0.017 seconds)
