超声图像复原方法研究

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超分辨率图像复原技术研究

超分辨率图像复原技术研究近年来，随着数码相机、手机等数码设备的普及，每个人都可以随时随地记录自己的生活。

然而，由于各种原因，拍摄出来的照片往往存在一些模糊、失真、噪点等问题，影响了观赏效果。

为解决这些问题，人们开始关注和研究超分辨率图像复原技术。

超分辨率图像复原技术是指通过一定的算法和模型，从低分辨率的图像中恢复出高分辨率的图像。

这种技术可以使得图像的质量得到显著改善，并且可以应用于数字影像处理的各个领域。

对于个人用户来说，通过对拍摄出来的照片进行超分辨率图像复原可以让照片变得更加清晰、更加真实，还能够提高照片的观赏价值。

超分辨率图像复原技术的研究主要集中在两个方面：第一是基于插值算法的超分辨率技术，第二是基于深度学习的超分辨率技术。

基于插值算法的超分辨率技术是最早发展起来的一种超分辨率技术。

其原理是根据已知的像素点或像素的局部特征，推算出未知像素点的值。

这种方法的优点是算法简单，易于实现。

目前常见的插值算法有双立方插值、双线性插值、最近邻插值等。

这些算法都可以在一定程度上提高图像的清晰度，但是实际应用中存在一些问题。

比如，插值算法只能依据已知的像素点进行推算，而未知像素点的值很难准确地进行预测。

此外，插值算法对于图像中的杂波、噪声等干扰也无法准确处理，因此，其应用范围受到了一定的限制。

基于深度学习的超分辨率技术则是近年来发展起来的一种新型技术。

该方法通过深度学习算法对大量的低分辨率图像进行学习和拟合，从而实现从低分辨率图像到高分辨率图像的映射。

相对于基于插值算法的超分辨率技术，基于深度学习的超分辨率技术具有更好的稳定性和准确性。

此外，基于深度学习的超分辨率技术还可以通过深度卷积神经网络来处理复杂的图像内容和噪点干扰，从而进一步提高图像的质量。

超分辨率图像复原技术在数字影像处理、医学图像处理、安防监控等领域都得到了广泛的应用。

例如，在安防监控领域，超分辨率图像复原技术可以从低分辨率的监控图像中提取更多的细节和信息，从而提高监控的效果。

超声还原法

超声还原法
超声还原法是一种新兴的无损检测方法，利用超声波的声能来还原材料内部的结构和缺陷。

该方法可以对金属、塑料、陶瓷等各种材料进行检测，可以用于质量控制、产品检验、事故调查等领域。

超声还原法的原理是利用超声波在物体内部传播时的衰减和反射来检测物体的内部结构和缺陷。

当超声波遇到材料内部的界面或缺陷时，一部分能量会被反射回来，另一部分则会继续向前传播。

通过测量反射信号的强度、时间和波形，可以确定材料内部的结构和缺陷。

超声还原法有许多优点，如无损检测、高灵敏度、高分辨率等。

同时，该方法也存在一些局限性，如只能检测到材料内部的一部分结构和缺陷，并且对材料的质量和厚度有一定的要求。

总的来说，超声还原法是一种非常有潜力的无损检测方法，可以为各种行业提供高效、准确的质量检测和产品评估服务。

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经典图像复原提高超声图像分辨率的研究

经典图像复原提高超声图像分辨率的研究作者：贾至仁来源：《中国新技术新产品》2013年第03期摘要：本文针对超声成像存在空间横向和纵向分辨率较低的主要问题，根据超声图像的应用特点，利用数据软处理技术提高分辨率。

采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨从而提高超声图像分辨率。

提出图像模型自适应的复原算法并对超声图像进行了仿真研究，仿真结果表明该算法对提高图像横向分辨率有一定效果。

关键词：超声成像；图像复原；图像模型；仿真中图分类号：O426.2 文献标识码：A超声成像技术在现代无损检测技术中是一种令人瞩目的新技术。

目前，超声成像存在的主要问题是分辨率较低，而超声图像的空间分辨率，包括横向和纵向分辨率，是超声图像质量评价的一项关键性指标，决定着超声图像的应用价值[1]。

超声图像不清晰，主要是由于横向分辨率不高，研究改善超声检测横向分别率以提高缺陷检测精度的方法主要采用两种途径：一是改进和更新硬件提高系统理论分辨率；二是利用数据软处理方法，提高算法精度。

由于改进和更新硬件所需周期长，成本高，且受限于技术发展，因此，利用数据软处理技术提高分辨率显得尤为重要[2]。

针对超声图像的应用特点，本文过采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨，提高超声图像分辨率。

1 经典图像复原在经典图像复原中，图像的退化模型可表述为：（1-1）式中b表示采集系统的模糊函数，假定为线性移不变系统；g表示观测图像；f 表示原始图像；n表示零均加性高斯噪声。

利用一个矩阵-向量公式来表示观测图像的成像过程。

（1-2）图像复原问题是希望通过观测的模糊图像获得原始图像的近似解，可看作解卷积问题。

对式（11-6）进行傅利叶变换，得（1-3）式中G（W），F（w），B（W），N（W）分别是g，f，b，n的傅利叶变换。

则这个解卷积问题的频域解为：（1-4）按照傅里叶光学的观点，光学成像系统是一个低通滤波器，模糊函数b表现为低通特性。

那么，在高频域趋于无穷大，噪声N（w）的一个微小的数值变动都会造成解的很大变动，这意味着解卷积的解不是连续地依赖观测数据，即观测模糊图像的一个很小偏移，可能使得解出现一个幅度很大的高频寄生分量叠加在真解上。

经典图像复原提高超声图像分辨率的研究

洁净烧杯中，置于ＺＲ４ — ６型六联搅拌机上进行烧杯试验：以３００ｒ／ｍｉｎ搅拌２０ｓ；以２００ｒ／ｍｉｎ搅拌２ｍｉｎ；以１２０ｒ／ａｒｉｎ搅拌５ｍｉｎ；以６０ｒ／ｍｉｎ搅拌５ｍｉｎ；静置沉淀
Ｑ盟Ｑ：Ｑ（）
ＣｈｉｎａＮｅｗＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄＰｒｏｄｕｃｔｓ
高新技术
应用混凝沉淀法去除原水砷异常的技术研究
胡文婧胡长红罗文杰
（韶关市自来水公司，广东韶关５１２０００）
达到《生活饮用水卫生标准》（ＧＢ５７４９ —２００６）的要求。关键词：砷异常；聚铁；聚铝；混凝沉淀法；去除率中图分类号：ＴＱ１２６．４＋ｌ文献标识码：Ａ１问题的提出交换法、滤膜法等… 。针对水厂的实际情度）、砷（Ｏ．０１～０．０３ｍｇ／Ｌ）、温度（２６ ℃）当前，提高供水水质是城市供水的重况，水厂除砷较适合用混凝沉淀法。韶关３３药剂心之一，而许多水司又面临水源微污染问水司原水砷含量异常时，除砷方法就是采混凝剂选用固态聚合硫酸铁（全铁含混凝沉淀法除砷通过投加量为１９．２０％）、固态聚合氯化铝（ＡＩ２０的题日益严重。韶关市自来水公司现有５座用混凝沉淀法。

超声波成像中的图像重建技术

超声波成像中的图像重建技术引言随着医学技术的迅速发展，超声波成像已经成为一种广泛运用于临床的诊疗手段。

然而，由于种种因素的影响，往往会造成图像的失真、模糊等问题，使医生难以正确判断病情。

因此，图像重建技术在超声波成像中的应用愈加重要。

本文将对超声波成像中的图像重建技术进行探究。

一、技术原理超声波成像技术是一种利用 ultrasound 波在人体内的传播特性来成像的技术。

简单来说，就是利用超声波向人体内投射一个声波信号，当这个声波信号与人体内的器官、组织等物体相互作用后，部分能量会被反射回来，再由超声波探头采集和传输回来，从而得到人体内部的图像。

由于声波信号在传播过程中会受到一些影响而发生衰减、散射等现象，因此得到的图像常会模糊、失真。

为了解决这一问题，需要运用图像重建技术进行处理。

二、图像重建技术在超声波成像中，图像重建技术主要有以下两种：1. 调制转移函数重建（MTF）MTF 方法通过对超声波成像系统的调制转移函数（modulation transfer function）进行分析，来确定谐波成像技术（harmonic imaging technique）中声场成像的物理特性和可视化信息的质量。

MTF 方法的优势在于其能够使用不同的声场模型来进行图像重建，这种方法能够有效地提高成像的分辨力和对比度，进而改善图像质量。

2. 扫描线重建（SLR）扫描线重建法主要是依靠一定的算法来重建图像。

不同于 MTF 方法，此法中不使用声场模型，相反，它通过对扫描图像的像素信息进行处理，来产生一个新的图像。

常见的算法包括线性插值算法（linear interpolation）、三次样条插值算法（cubic-spline interpolation）等。

三、算法分析不同的图像重建算法具有不同的优点和适用范围，下面对几种常用的算法进行分析：1. 零扫描线算法零扫描线算法主要是通过在图像的边缘设置一个全零像素来消除图像产生的伪迹。

基于超分辨率的图像复原算法研究

基于超分辨率的图像复原算法研究随着数字时代的到来，人们已经习惯了使用数码相机和手机拍照片。

然而，由于摄像头的限制，或者照片处理的不当，我们常常会遇到图像质量不佳的问题。

在这种情况下，图像复原技术就显得非常重要。

本文将探讨基于超分辨率的图像复原算法，分析其原理和应用。

一、超分辨率技术的原理超分辨率技术是一种通过利用低分辨率图像的信息来重建高分辨率图像的技术。

在大多数情况下，低分辨率图像是由于图像传感器像素数量过少或压缩算法丢弃了信息而产生的。

超分辨率算法的目标是通过最大化可用信息来重建一个高质量的高分辨率图像。

超分辨率算法的主要方法是使用多帧图像来重建高分辨率图像。

这些帧图像可以是连续捕捉的图像，也可以是在不同时间捕捉的图像。

当多个低分辨率图像进行叠加时，可以提高图像的分辨率和清晰度。

在这种情况下，算法可以使用不同的技术和策略，例如插值、局部细节增强和基于深度学习的方法等。

二、算法的应用超分辨率算法的主要应用之一是图像放大。

例如，在数字照相机和智能手机上拍摄的图像经常发生模糊或失真。

在这种情况下，使用超分辨率算法进行图像增强可以提高图像的质量和清晰度。

图像放大是一个复杂的问题，需要解决多种技术和策略。

主要的技术包括插值和基于峰值信号噪声比（PSNR）的缩放方法。

超分辨率算法还可以用于视频增强。

视频分辨率的提高可以通过多帧图像之间的空间和时间相关性来完成。

然而，这种技术需要处理大量的数据，需要更复杂的算法。

超分辨率算法可以解决这个问题，可以提高视频的质量和清晰度。

三、超分辨率算法的局限和挑战尽管超分辨率算法已经证明是有效的，但仍然存在一些挑战和局限。

超分辨率算法需要大量的计算资源和时间，需要用GPU加速才能完成，并且需要专业的软件和硬件支持。

此外，超分辨率算法还需要大量的训练数据和精确的参数设置，这需要更多的研究来解决。

最后，超分辨率算法在一些情况下可能会产生一些不自然的效果。

例如，在某些情况下，高分辨率图像可能会出现失真或无法识别的细节。

成像测井中超声图像退化原因分析与复原方法研究

成像测井中超声图像退化原因分析与复原方法研究作者：张健来源：《计算技术与自动化》2013年第04期【摘要】通过对超声成像测井中因井壁声斑的非理想性所引造成图像退化因素的详细分析；并基于现场实验数据与实际测井资料的比对深入研究换能器的传输特性并寻求最佳点扩展函数；从而设计出退化图像的最佳复原算法，为进一步提高采样图像的清晰度与分辨率提供了有效方案。

【关键词】超声成像退化图像复原研究【中图分类号】P631.84 【文献标识码】A1.引言超声成像测井方法以其特有的全井眼覆盖、图像直观、操作方便、适用范围广等诸多优势，在现场测井中得到了广泛应用；其不仅可在裸眼井中清晰反映出井眼的孔洞、层理、识别裂缝、几何形状等，还可在套管井中检测套管损坏程度、射孔质量及评价固井质量等等。

但同时也存在成像分辨率不足、受泥浆与井眼影响大等缺点[1]。

在实施成像测井过程中，由于各种退化因素的影响导致成像的分辨率下降，从而直接影响到工程人员对井壁特征的分析评价。

因此，如何提高成像质量就显得十分迫切与重要；对于超声成像测井系统而言，造成图像退化的主要原因是来自于超声波投射至井壁成像的非理想性；若采用信号处理方式来改善超声成像的分辨率与质量，就必须深入研究超声换能器的传输特性，从现场实验数据与测井资料中精确估计出换能器的最佳点扩展函数[2]，并在此基础之上设计退化图像的最优恢复算法，以进一步提高采样图像的清晰度与分辨率。

2.超声图像退化原因分析与复原算法研究2.1 超声成像测井中图像退化的数学建模与退化原因分析该图展现了超声成像测井仪（UBI/USI/UCI）采用的几种不同类型换能器的频率大小与其在探测面上所形成声斑面积大小。

由图可见：对于使用频率为2M的高频超声聚焦换能器UCI 而言，其声斑直径只有0.4cm；而对于0.265cm / 点的扫描分辨率而言，该换能器的点扩展函数可视为冲激响应，其对图像的退化影响可忽略不计；而对于使用频率为500K的聚焦换能器UBI而言，其声斑直径约为0.5cm，其对图像的退化影响也可不予考虑；但对于使用频率为500K左右的平面超声换能器USI而言，其声斑直径达到了3cm，其对图像的退化作用则表现的相当明显[6]。

基于超分辨技术的图像复原研究

基于超分辨技术的图像复原研究一、概述随着人们对图像质量需求的不断提高，图像复原技术已成为图像处理领域的重要分支。

而基于超分辨技术的图像复原技术，因其能够利用图像中的信息对低分辨率图像进行重建，从而获得高分辨率图像，被越来越多地研究和应用。

本文将重点论述对基于超分辨技术的图像复原研究。

二、基于超分辨技术的图像复原的定义及方法图像复原的目的是从已知数据中对失真和噪声进行去除或补充，获得更加清晰、真实的图像。

而基于超分辨技术的图像复原，则是通过利用已有的图像信息，对图像进行重建，得到高分辨率的图像。

基于超分辨技术的图像复原方法主要分为插值法和重建法两种。

插值法是一种基于已有的像素值估计缺失像素值的方法，其中比较常见的有双线性插值、双三次插值等。

而重建法则是一种根据包含在图像中的信息进行模型拟合来重建图像的方法，其中常见的有图像金字塔方法、基于学习的方法等。

三、基于超分辨技术的图像复原研究的现状随着研究的不断深入，基于超分辨技术的图像复原研究已经取得了一定的进展。

其中，图像金字塔方法被广泛应用于图像复原中，它可以通过不断缩小图像尺寸的方式将图像分解为一系列子图像，从而实现超分辨率重建。

此外，基于学习的超分辨率方法也日益成为研究热点，其通过学习已有图像的相关信息，使得对于新的低分辨率图像可以进行更加准确、高效的超分辨率重建。

四、基于超分辨技术的图像复原研究的应用基于超分辨技术的图像复原研究已经在许多领域得到了应用。

例如，在医学图像处理中，高分辨率图像可以帮助医生进行更加精准的诊断和治疗。

在安防领域中，高分辨率的图像可以有效提高监控画面中的细节信息和目标识别能力。

此外，基于超分辨技术的图像复原研究还可以应用于图像压缩等领域。

五、基于超分辨技术的图像复原研究存在的问题与展望尽管基于超分辨技术的图像复原研究得到了广泛关注，但在实际应用中还存在一些问题。

例如，超分辨率图像的质量不佳、运算复杂度过高等问题。

因此，未来的研究还需要在提高算法效率、优化超分辨率图像质量等方面下功夫。

超声图像的重建实验

接收器
接收器用于接收从目标物体反射回来的声波信号，并将其转换为
电信号。
接收器的性能参数包括灵敏度、带宽、动态范围等，这些参数影响接收到的信号质量和信噪比。
在实验中，需要根据目标物体的特性和实验要求选择性能优良的
接收器。
信号处理系统
信号处理系统用于对接收到的电信号进行处理和分析，以提取有用的信息并生成超声图像。
重建图像分辨率
在保证图像质量的前提下，尽可能提高重建图像的分辨率，以便更好地观察和分析目标物体的细节和纹理信息。
结果分析
重建精度评估
通过对比原始超声图像和重建图像，对重建结果的精度进行了评估。结果表明，重建图像在形状、大小和位置等方面均与原始超声图像较为一致，误差较小。
重建速度分析
在保证重建图像质量的前提下，对重建速度进行了分析。结果表明，该超声图像重建算法具有较高的重建速度，能够满足实时处理的需求。
05
结论与展望
实验结论
超声图像重建算法的有效性
实验结果表明，所采用的超声图像重建算法能够有效地还原出清晰、准确的超声图像，提高了图像的分辨率和对比度。
算法优化空间
尽管当前算法在某些方面已经取得了一定的效果，但仍有进一步优化的空间，如减少重建时间、提高重建图像的质量等。
适用范围限制
实验结果仅适用于特定的超声设备和特定的重建算法，对于其他设备和算法的适用性需要进一步验证。
未来研究方向
算法改进
针对现有算法的不足，进一步优化算法性能，提高重建图像的质量和效率。
多模态成像融合
将超声图像重建与其他医学成像技术（如MRI、CT等）进行融合，实现多模态成像的互补和协同。
智能化应用
结合人工智能和机器学习技术，实现超声图像的自动分析和诊断，提高医学诊断的智能化水平。

成像测井中超声图像退化原因分析与复原方法研究

摘
要：通过对超声成像测井中因井壁声斑的非理想性所引造成图像退化因素的详细分析；并基于现
场实验数据与实际测井资料的比对深入研究换能器的传输特性并寻求最佳点扩展函数；从而设计出退化图
像的最佳复原算法，为进一步提高采样图像的清晰度与分辨率提供了有效方案。
关键词：成像测井；图像退化；原因分析；复原方法中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ
ＤｅｇｒａｄａｔｉｏｎＲｅａｓｏｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＲｅｃｏｖｅｒｙＭｅｔｈｏｄＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅＵｌｔｒａｓｏｕｎｄＩｍａｇｅｉｎＩｍａｇｉｎｇＬｏｇｇｉｎｇ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｉｎｇｌｏｇｇｉｎｇ；ｉｍａｇｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；ｒｅａｓｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｒｅｃｏｖｅｒｙｍｅｔｈｏｄｓ
１引言
在实施成像测井过程中，由于各种退化因素的
第３２卷第４期
２０１３年１２月
计算
技
术
与．４
Ｄｅｃ．２０１３
ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ

基于图像修复技术的图像复原方法研究

基于图像修复技术的图像复原方法研究图像修复技术是一种通过计算机算法再现图像细节的技术。

它既能够填补空缺像素，修复损坏和损坏的图像，又能逆转图像的退化和稳定效果。

在科学计算、数字图像处理、电子显微技术、考古学和有机固体物理等领域，图像修复技术有着广泛的应用。

本文将介绍关于这一技术的最新发展、精确方法和争议。

一、图像修复技术的主要研究方法图像修复技术主要通过“插值”、“双边滤波”等方法进行处理。

其中，插值是一种通过填补缺失像素的方法。

插值技术分为“相似性插值”和“简单插值”两种类型。

以“相似性插值”为例，它是一种通过不对称滤波（asymmetric filtering）构建新的类似于缺失像素的图像块的方法。

与之不同，简单插值基于图像块之间的几何关系填充空缺。

在这种情况下，每个像素点都被视为一个图像块，通过块之间的相似度来插值产生一个新的块。

通常，使用这种方法可以产生更好的视觉效果。

双边滤波（Bilateral filtering）技术是另一种常用的图像修复技术。

与实数值滤波（kernel）不同，它是一种通过距离和颜色属性来滤波的卷积方法。

这种方法的优点是它可以在处理过程中保持边缘，因此特别有效地修复纹理和背景。

二、基于深度学习的图像修复技术在图像修复技术的最新发展中，深度学习已经成为了一个重要的研究领域。

与传统的方法相比，基于深度学习的图像修复技术在处理高分辨率图像和计算速度上有了明显的提升。

它通过对神经网络进行端到端训练，实现对图像的逐渐修复，最终达到产生清晰图像的效果。

与传统的基于插值和双边滤波的图像修复方法不同，基于深度学习的技术利用大量的现有数据集进行训练，从而可以更好地重建那些目前没有被训练的复杂和多样性形态的图像。

在这个过程中，使用了深度端到端的神经网络，其中包括各种不同的神经元，如全卷积、递归和深生成模型等等。

三、基于深度学习的图像复原方法的争议虽然基于深度学习的图像修复技术在图像复原方面取得了成功，但它也引发了一些争议。

超声技术下的图像重建算法研究

超声技术下的图像重建算法研究近年来，随着科技的不断发展和进步，超声成像技术已经成为医疗领域中最常见的诊断技术之一。

超声技术通过利用高频超声波来扫描人体组织，获得体内的影像图像，以诊断疾病。

为了更准确地进行超声成像，图像重建算法的研究相当重要。

本文将介绍超声技术下的图像重建算法研究，探讨目前的研究进展和未来的研究方向。

一、超声成像技术超声成像技术是一种无创的检查方法，通过探头发送超声波，并接收反射回来的波，获得人体组织的内部结构和器官形态。

超声成像技术通常分为2D、3D和4D三种形式，2D超声成像技术只能提供二维图像，无法提供更详细的信息。

而3D超声成像技术可以获得三维图像，能够更为准确地定位和识别病变区域。

4D超声成像技术则可以提供实时连续的图像，更接近于实际临床操作需要。

二、图像重建算法图像重建算法指的是将超声信号转化为图像的过程。

在进行超声成像时，超声波会在不同的组织之间发生反射和散射，同时信号的频率也会因组织密度不同而改变。

基于此类信息，图像重建算法可以通过散射传播模型建立超声信号的数学模型，再采用相关算法进行图像重建。

目前常用的超声成像图像重建算法包括扫描线算法、延迟和求和算法、反演算法、非线性算法等。

三、现有研究进展在图像重建算法研究领域，现有的研究主要分为两大方向。

一方面，研究人员致力于提高三维和四维超声成像的分辨率和噪声抑制能力。

另一方面，则是探索新的算法和模型，使得超声成像能够更好地解决在心脏、肝脏、肺部等难以成像区域的问题。

近期，深度学习技术被引入到超声图像重建算法研究领域。

深度学习技术可以根据大量的输入和输出数据进行学习，得出更准确的模型，并且在训练过程中自动调整参数，进而提高图像分辨率和噪声抑制能力，缩短成像时间。

另外一方面，研究人员也在研究模型用于在心脏，肝脏等难以成像区域中应用。

例如，心脏超声图像重建算法方面，研究人员提出了一种新型的心脏超声成像图像重建算法，通过心脏模型以及多次模拟扫描数据，来实现心脏的立体重建。

图像复原技术及应用研究

在频率域采用正则迭代复原算法对离焦模糊图像进行复原由于采用了快速傅立叶变换算法和将一个空间域巨型迭代矩阵显著地简化为一个在pc机上可以接受的频率域迭代矩阵同时在空间域的迭代过程中矩阵相乘在频率域转化为对应元素的乘积这样就可以极大地节省内存和减少运行时间从而加速了迭代过程的收敛
重庆大学硕士学位论文图像复原技术及应用研究姓名：陈德军申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：杨士中;王奕 20050501
I
重庆大学硕士学位论文
英文摘要
ABSTRACT
The paper introduced image restoration technology and application in ultrasonic image processing。 There are a lot of methods of restoration image， but many methods of image restoration is only academic research，only a few methods may can apply in actual work。 Basic methods of restoration image has been introduced in detail， then four defocus blurred image have regressed with regularized iterative arithmetic in frequency domain， and then , this article introduced theory of type-B ultrasonic imaging， analysed primary causation of type-B ultrasonic imaging just passable ， then improved transverse resolution of type-B ultrasonic image with the way of wiener deconvolution filter. As the paper adopted the methods of rapid Fourier arithmetic and transform from enormous interative matrix in dimensional domain to interative matrix can be accepted in personal computer in frequency domain , and in the interative processing of dimensional domain ，product of matrix can be turn into product of corresponding element in frequency domain ， then , EMS memory occupied in processing and runtimehave been reduced out and away, constringency of interative course is accelerated with the way of regularized interative image restoration approach in the frequency. This paper supposed radii of defocus blurred image is known. When we can not know blurred radii of defocus blurred image ， in the processing of searching optimal interative image，we may think defocus radii is a variable，then calculational capacity is increased greatly and time of constringency is prolonged，but time of once interative account isn’ t long，so the arithmetic is possible that the best value of defocus blurred radii has been searched as a variable. in addition， this article consider the sum of square of gray-level gradient vector module as clarity-evaluation-function of out-of-focus blurredred image and discuss in detail relationship among clarity-evaluation-function and defocus blurred image as well as process of rebound . Type-B ultrasonic scan imaging is a brightness modulation display based on type-A scan， Type-B scan can obtain section image of object paralleled with diffuse direction of sound sheaf ， display figure and size of disfigurement of detected plumb surface .but， at present，range of apparatus and structure unfurled by type-B ultrasonic image is very small，further more，resolution of type-B ultrasonic image is very low(especially the most important landscape orientation resolution )，at the same time，there are a lot of

几种退化图像的复原方法在超声成像测井中的比对分析

究具有重要的借鉴意义和广泛的应用价值。关键词：超声成像；退化图像；复原研究
中图法分类号：Ｐ６３１．８４
文献标识码：Ｂ
文章编号：１００４ — ９１３４（２０１３）０４ — ００６６ — ０４
能器发出的并非理想状态下的单根射线声波而是一近似锥状的射线声波束，投射至井壁上所产生的图像为
一
线性与非线性两大类：线性处理方法主要是指逆滤波法＿１；而非线性处理方法主要是指维纳滤波法、约束最小二乘滤波法、迭代非线性复原法、盲区卷积法等２；在超声成像测井中，根据实际退化图像的典型特征通过处理结果的比对分析优选与之匹配的最佳算法以达到更好的复原效果。本文通过深人研究超声换能器的传输特性，从现
；
式中，为声波投射至井壁上所产生的声斑区域：
在理想状态下，超声换能器发出单根射线状声波，投射至井壁上所产生的声斑为一点，与之对应的ｈ（，）为一二维冲击函数；此时，井壁上每点的回波声幅高低直接反映了该点的反射系数；但在实际应用中，换
响而导致成像分辨率下降，从而直接影响到工程人员对于井壁特征的分析评价。因此，如何提高成像质量
就显得十分迫切与重要；对于超声成像测井系统而言，造成图像退化的主要原因是来自于超声波投射至

医学图像质量增强与复原技术优化

医学图像质量增强与复原技术优化医学图像质量增强与复原技术是医学影像学领域中的关键技术之一，它对于诊断的准确性和病情判断的可靠性具有重要影响。

针对当前医学影像中存在的噪声、模糊和低对比度等问题，科学家和研究人员不断努力寻找并优化各种图像质量增强与复原技术，以提高医学图像的质量和可视化效果。

一、图像质量增强技术1. 基于滤波的方法基于滤波的图像质量增强方法主要包括线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。

线性滤波包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，可以有效地去除图像中的噪声；非线性滤波如双边滤波和非局部均值滤波可以更好地保持图像的边缘信息；自适应滤波能够根据图像的局部特征自动调整滤波参数，从而更好地增强图像对比度。

2. 基于小波变换的方法小波变换是一种多分辨率分析方法，它能够将信号分解为不同尺度和不同频率的子信号。

基于小波变换的图像质量增强方法通过对图像进行小波分解和重构来增强图像的对比度和细节。

常用的基于小波变换的方法包括小波去噪、小波增强和小波修复。

3. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在医学图像质量增强领域取得了重要突破。

卷积神经网络（CNN）是常用的深度学习模型之一，它可以学习到图像的高层次特征，从而实现图像的自动增强。

研究人员使用大规模的医学图像数据集训练了深度卷积神经网络，成功地应用于医学图像质量增强与复原任务中，取得了优秀的效果。

二、图像复原技术医学图像复原是指恢复图像的细节和结构，消除图像模糊和失真的过程。

医学图像复原技术对于改善图像的分辨率和清晰度有着重要作用。

1. 基于反卷积的方法反卷积是一种常用的图像复原方法，它可以通过构建图像的恢复模型，利用卷积和反卷积操作来减少图像的模糊和噪声。

反卷积方法可以根据图像退化模型和噪声模型对图像进行复原，从而提高图像的质量和清晰度。

2. 基于超分辨率的方法超分辨率图像复原技术是指通过提高图像的分辨率来增强图像细节和清晰度。

常用的超分辨率方法包括基于插值的方法和基于学习的方法。

超声声学中的图像重建算法研究分析

超声声学中的图像重建算法研究分析超声声学是一种常用的医学成像技术，它具有无创、无辐射、操作便捷等优点。

在实际应用中，图像的质量和分辨率直接影响诊断的准确性。

因此，如何提高超声图像的质量和分辨率是超声声学中一直关注的重要问题之一。

图像重建算法是提高超声图像质量和分辨率的重要手段。

本文将对超声声学中的图像重建算法进行研究和分析。

一、超声声学成像原理超声声学成像是利用超声波在人体组织中的传播和反射，对组织结构和器官进行成像。

超声波是一种机械波，其频率一般在1-10MHz之间。

当超声波穿过人体组织时，会遇到组织中不同密度的介质边界，导致超声波部分反射和部分折射。

通过测量超声波的反射和折射，可以确定组织的位置、密度和形态等信息。

超声声学成像系统主要由发射器、接收器、图像处理器和显示器等组成。

发射器产生高频的机械振动，将电能转换为声能，并向人体内部发射超声波。

接收器则接收反射回来的超声波，将声能转换为电能，并传送回图像处理器。

图像处理器对接收到的信号进行处理和分析，然后将图像数据传送到显示器上进行显示。

二、超声图像重建算法超声图像的质量和分辨率直接影响诊断的准确性。

常见的超声图像重建算法包括基于信号处理的滤波算法、基于反演算法的成像算法和基于颗粒群算法的优化算法等。

（一）基于信号处理的滤波算法超声图像信号存在噪声和伪影等干扰，影响图像的质量和分辨率。

常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

均值滤波算法是一种基本的平滑滤波算法，其思想是将像素点周围的邻域像素值取平均数作为该像素点的值。

中值滤波算法是一种非线性滤波算法，其思想是将像素点周围的邻域像素值排序，然后取中心值作为该像素点的值。

高斯滤波算法是一种线性滤波算法，其思想是根据高斯分布函数对像素点进行加权平均，降低图像噪声。

（二）基于反演算法的成像算法超声图像反演算法是一种利用反射波信息推断介质参数的算法。

其基本思想是根据探测的反射波，反演出介质边界的位置和形态等参数，进而重建出组织或器官的图像。

医疗影像处理中的图像复原技术研究

医疗影像处理中的图像复原技术研究随着医学影像技术的不断发展，医学影像处理已经成为了临床医学的重要组成部分，医生们可以通过影像处理技术来更准确地判断病情，制定更加有效的治疗方案。

而图像复原技术则是医学影像处理中的一项重要技术，它能够将受损的图像恢复到较为原始的状态，从而提高医生们对疾病诊断和治疗的准确度和可靠性。

本文将围绕医疗影像处理中的图像复原技术展开论述。

一、医疗影像处理中的图像复原技术医疗影像处理中的图像复原技术主要用于处理受损或失真的医学影像，例如因成像设备故障、信号传输过程中的磨损等原因造成的噪音、伪影、模糊等现象。

图像复原的目的是尽可能地恢复出医学图像原有的信息，使医生们能够更加清晰地获取疾病的相关信息。

图像复原技术主要包括基于滤波器、基于重建算法、基于机器学习等多种方法。

其中，基于滤波器的方法主要是通过在频域对信号进行滤波来消除影像中的噪音和伪影。

该方法具有简单、快速的特点，但却无法处理大量的图像失真问题。

基于重建算法的方法则是先通过伪影模型估计影像失真部分，再将影像失真部分进行逆向运算，使其与原始图像保持一致。

而基于机器学习的方法则是通过训练大量的深度学习网络，来预测受损图像的真实像素值，并进行图像恢复。

二、图像复原技术在医学影像中的应用医学影像中常见的失真问题包括噪声、运动模糊、量子噪声等，这些问题都会对影像诊断产生不良影响。

因此，在医学影像处理中使用图像复原技术能够有效地提高影像信息的可靠性和准确性。

以下是医学影像中图像复原技术的应用场景：1. CT图像复原CT图像在成像过程中，常常会因为受到噪声和伪影的干扰而出现一些异常的结构信息，比如低对比度、模糊、伪影等。

而使用图像复原技术可以有效地消除这些问题，从而更加精确地获取人体结构信息，对于疾病的诊断、治疗和研究都有很大的帮助。

2. MRI图像复原MRI图像在成像过程中，容易受到各种因素的干扰，比如磁性畸变、脂肪和周围组织之间的差异等。

超声图像复原方法研究

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哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
目
摘
录
要 ....................................................................................................................... I 论 ......................................................................................................... 1
RESEARCH ON ULTRASOUND IMAGE RESTORATION APPROACHES
Candidate： Supervisor： Academic Degree Applied for： Speciality： Affiliation： Date of Defence：
ห้องสมุดไป่ตู้
Liu Jinlin Prof. Feng Naizhang Master of Engineering Control Science and Engineering School of Information and Electrical Engineering July, 2012
benameur16等则在这种方法的基础之上加入约束条件即认为psf的参数方程是已知的假定psf为高斯调制的余弦信号且具有对称性这种方法就避免了相位展开的问题减小了计算量提高了运行速度然而对于实际的超声图像psf没有固定的形式且很难预知其参数方程17文献5提出了采用基于matlab的fieldii超声仿真平台来估计psf将成像空间等分为若干个子空间将每个子空间中心区域点目标的脉冲回波响应作为该子空间所对应的psf

医学影像中的图像恢复技术研究

医学影像中的图像恢复技术研究医学影像是现代医学诊断中不可或缺的一部分。

医学影像技术的发展为医生提供了更加直观、全面、细致的信息，为病人的健康保驾护航。

在医学影像中，图像质量的好坏直接影响到医生的准确诊断和治疗效果，因此，图像恢复技术在医学影像中占有重要的地位。

一、图像恢复技术是什么图像恢复技术是通俗地说就是将具有某种变形、失真、模糊等缺陷的图像，在保留原有信息的同时，通过算法或方法对其进行复原、修复和重建，使其达到真实、清晰或更加匹配实际情况的目的。

对于常见图像问题，如噪声、模糊、偏移、扭曲等，图像恢复技术通过埋在图像中的统计和几何结构来进行复原和重建，从而提高整体图像质量。

二、医学影像中的图像恢复技术医学影像中的图像复原是早期发展的应用领域之一，也是目前其他领域发展的基础。

随着医学影像设备的不断更新和越来越先进，以及医学影像的应用领域的不断扩展和应用范围的日益广泛，医学影像中图像恢复技术也得到了广泛的应用和发展。

1.噪声消除技术在医学影像中，由于受到各种干扰因素影响，如电子噪声、射线噪声和强光反射等，导致影像中包含大量的噪声。

噪声会对正常解剖结构产生影响，从而影响医生的诊断和治疗。

因此，对于医学影像来说，噪声消除技术是非常基本和至关重要的一环。

噪声消除技术有很多种，如滤波、去噪、降噪等。

其中，滤波技术是应用最广泛的一种技术。

滤波技术可以消除噪声，同时保留图像中的细节和特征信息。

常见的滤波技术有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。

2.去模糊技术医学影像中的模糊通常由于对象运动引起的、成像过程中的非完美点扩散和非线性响应等因素引起的。

模糊会影响医生对影像局部细节的观察，从而影响医生的正确判断。

因此，对于医学影像来说，去模糊技术同样非常重要。

常见的去模糊方法有盲去卷积方法和非盲去卷积方法，其中盲去卷积方法是根据假设的图像和模糊核来推导恢复算法，从而对图像进行复原；非盲去卷积方法是针对模糊核的已知条件，对模糊算子进行建模，从而针对每个算子进行像素级别的去模糊处理。

超分辨率图像复原技术

图像获取过程中，受成像条件和成像方式等因素的限制，成像系统通常并不能获取原始场景中的所有信息。

一个典型的图像获取过程如图4.1所示。

原始场景在成像过程中通常会受到变形、模糊、下采样和噪声等诸多因素的影响，从而造成获取图像质量的下降。

因此，如何在不改变成像系统硬件设备的前提下，有效提高所获取图像的质量，一直以来都是成像技术领域所致力解决的核心问题。

该项技术的研究具有重要的意义。

图4.1 图像获取过程示意图衡量图像质量的一个重要指标就是其空间分辨率。

在数字图像中，通常以横向和纵向像素点的数量来描述空间分辨率，并将其表示成“水平点数垂直点数”的形式。

在一定的面积内，分辨率高意味着像素密度高，能够提供更多的细节信息。

因此提高图像质量的首要任务是提高图像的空间分辨率。

按照傅里叶光学的观点，光学成像系统相当于一个低通滤波器，由于受到光学衍射的影响，系统响应在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率以上的值均为零。

因此，成像系统所能达到的最高分辨率首先是由成像光学器件本身确定的。

要提高图像的空间分辨率，最直接的方法就是提高图像采集硬件设备的分辨率水平，但这在实际应用中往往会受到成像技术水平和设备成本等因素的制约[1-4]。

传统的图像复原技术能够从一定程度上去除成像过程中各种干扰因素的影4响，改善获取图像的质量。

但由于只能将频率复原到衍射极限相应的截止频率处，而截止频率之外的能量和信息将被丢失。

也就是说，不可能恢复成像过程中已经丢失的图像细节信息，因而并不能真正提高图像的分辨率[5,6]。

为此，人们提出了超分辨率复原（Super Resolution Restoration）的概念[7-10]。

真实世界的连续图像含有丰富的信息，由成像设备获取的数字图像因受到成像设备分辨率的限制，造成图像高频细节信息的丢失。

超分辨率复原就是要试图恢复成像过程中已经“丢失”的成像系统截止频率之外的高频信息，从而提高图像的恢复质量。

超分辨率复原最早由Harris和Goodman分别于1964年和1968年提出，被称为Harris-Goodman频谱外推法[7,8]，但研究的初期并未得到广泛的认可，直到20世纪80年代以后才取得了突破性的进展。