Page 112 - 《应用声学》2023年第3期
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                                         w⊳
                                a min  Φ         h                         P
                                                                                                       P ϕ
                                   n
                           a max                                                                        Aϕ

                                                                             A
                                              m
                                                 h
                                                                         wTh                         nTm
                                                                    图 5  采样点与校正图像中像素点的对应关系
                                                                  Fig. 5 The correspondence between the sampling
                                                                  points and the pixels in the corrected image
                                   w
                         图 3  采样网格和算法参数
                                                                       Ԡ஝.
                Fig. 3 Sampling grid and algorithm parameters             I o . Ԕݽڏϸ
                                                                          Φ. ੡ॎੳଡᝈए
                                                                          n. ᡔܦฉౌᄊ஝᧚
                    Ԡ஝.                                                   m. ඈ˔ᡔܦฉౌʽ᧔ನᄊϸጉ஝
                       I o . Ԕݽڏϸ                                         h  . ੡ॎԔགᄊᰴए
                       Φ. ੡ॎੳଡᝈए                                          a min . ੡ॎੳଡງएவՔʽᄊత࠵ᡰሏ
                       n. ᡔܦฉౌᄊ஝᧚                                         a max. ੡ॎੳଡງएவՔʽᄊతܸᡰሏ
                       m. ඈ˔ᡔܦฉౌʽ᧔ನᄊϸጉ஝
                       h  . ੡ॎԔགᄊᰴए                                   ̽͢ᆊ.
                       a min . ੡ॎੳଡງएவՔʽᄊత࠵ᡰሏ                             for i/  to n֓ do
                       a max . ੡ॎੳଡງएவՔʽᄊతܸᡰሏ                                   θ/↼p֓Φ↽⊳⇁iΦ⊳↼n֓↽
                                                                              for j/  to m֓ do
                    ̽͢ᆊ.
                                                                                 a/a min⇁j↼a max֓a min↽⊳↼m֓↽
                       for i/  to n֓ do
                                                                                 x/acosθ⇁w⊳
                       θ/↼p֓Φ↽⊳⇁iΦ⊳↼n֓↽
                                                                                 y/֓asinθ−h 
                       for j/  to m֓ do
                                                                                 I r↼i֒j↽/I o↼x֒y↽
                           a/a min⇁j↼a max֓a min↽⊳↼m֓↽
                           x/acosθ⇁w⊳
                                                                  图 6  通过径向极坐标来进行采样的采样点来计算
                           y/֓asinθ−h 
                           I s↼x֒y↽/I o↼x֒y↽                      校正图像像素点的伪代码
                                                                  Fig. 6 Pseudocode for calculating corrected im-
               图 4  通过径向极坐标采样计算采样点数据的伪代码
                                                                  age pixel points by sampling points in radial polar
              Fig. 4 Pseudo-code for calculating sampling point
                                                                  coordinates
              data by radial polar sampling
             1.2 重构                                                首先单色波方程为
                 本文算法的第二步是对采样图像进行校正。这                                    u(x, y, z; t) = B(x, y, z)e iwt ,  (1)
             里将由径向极坐标采样得到的点转换到的网格中,
                                                               式(1) 中,B(x, y, z) 表示幅度,t 表示时间,w 表示频
             如图 5 所示,其中 P 点映射到 P 点,A 区域映射到
                                         ′
                                                               率。其中幅度是一个复数值,即有
             A 区域。用于计算校正图像的伪代码如图 6 所示,
              ′
             将得到校正图像 I r (i, j)。从某种意义上,图 6 的过                          B(x, y, z) = |B(x, y, z)| e iθ(x,y,z) ,  (2)
             程和图4的过程是等价的。
                                                               其中,|B(x, y, z)| 为幅度的模,θ(x, y, z) 为相位。单
             1.3 加噪
                                                               色波的幅度可以表示为
                 本文算法的第三步是对采样图像进行加噪,也
             是核心部分。当超声脉冲的波长小于散射体大小                                           B = f (|B(x, y, z)|) ,       (3)
             时,会发生反射,发射的回波相位是相干的,经叠加                           其中,f 是一个任意变换 (线性、非线性等)。假设无
             后会产生反射分量也称镜面分量,而当超声脉冲的                            噪声图像I o 以及采样并重构后的图像I r 的幅值 (即
             波长与散射体大小相当时,会产生散射分量。对于                            灰度) 为回波振幅的线性变换,按一个常数进行缩
             Rayleigh 噪声的模拟只考虑到散射分量,而当分辨                       放,不失一般性,则有
             率单元中存在孤立的强散射体时,就会存在一定的
             镜面分量    [4,6] 。                                                  I r = |B(x, y, z)| .        (4)
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