[发明专利]一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法

摘要

本发明公开了一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法，包括以下步骤：先通过采集点源的光声信号来得到逆卷积核；采集待处理信号；估算出待处理信号的信噪比；使用维纳逆卷积的方法对待处理信号做逆卷积处理；以逆卷积之后的信号为输入进行图像重建，在灰度非线性变换处理后得到最终的优化图像。本发明针对光声成像分辨率低，伪影严重的问题，进行了优化，通过逆卷积运算消除了由于生物组织热膨胀的平衡特性以及采集系统的影响所导致的信号变形，在优化成像质量的同时也可以保证重建速度与效率。

主权项

1.一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法，包括如下步骤：步骤一，利用光声数据采集设备，将极细的物体近似视作理想点源，用脉冲激光照射该点源，同时用阵列传感器接收声压信号；步骤二，接收到的声压信号包括N个通道数据，遂截取其中任一通道的有用信号段，该信号段可视作总系统响应，也即逆卷积运算中的逆卷积核h(t)，并对h(t)的幅值做标准化处理；步骤三，使用同一套采集设备，在不改变采样率的前提下，以任意物体为目标采集原始声压数据作为待处理信号g(t)；步骤四，估算出待处理信号的信噪比，即信号与噪声的功率比，作为后续逆卷积的输入变量；步骤五，采用维纳逆卷积的方法，将由步骤二中得到的h(t)作为逆卷积核，结合已知的信噪比信息，对原始数据g(t)做逆卷积处理，得到优化信号f(t)；步骤六，减轻维纳逆卷积的振铃效应；步骤七，通过基于延时求和原理的光声重建函数，以逆卷积处理后的信号f(t)作为输入变量，辅以采样率以及延时两个参数，得到的输出量即为优化后的光声图像；步骤八，对步骤七中得到的光声图像做灰度非线性变换处理，压缩其中灰度值低的部分，所得结果即为最终的优化图像。