基于反卷积方法的光声成像研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 光声成像技术的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 图像复原技术的发展及研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 光声成像基本原理 | 第16-24页 |
| 2.1 光与生物组织的相互作用机理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 生物组织对光的吸收 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光声信号的产生机理 | 第17-19页 |
| 2.2 超声波的特性 | 第19-21页 |
| 2.2.1 描述声场的物理量 | 第19-20页 |
| 2.2.2 近场区和远场区 | 第20-21页 |
| 2.3 生物组织对超声波传播的影响 | 第21-22页 |
| 2.4 光声信号检测方法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 光声成像系统与实验研究 | 第24-44页 |
| 3.1 光声成像系统的设计 | 第24-31页 |
| 3.1.1 系统功能模块描述 | 第25-29页 |
| 3.1.2 系统软件控制平台 | 第29-30页 |
| 3.1.3 系统工作流程 | 第30-31页 |
| 3.2 光声成像重建算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 几种常用光声成像算法 | 第31-34页 |
| 3.2.2 本文所用重建算法 | 第34-35页 |
| 3.3 系统可行性验证及实验结果分析 | 第35-43页 |
| 3.3.1 光声成像系统调试 | 第35-36页 |
| 3.3.2 模拟生物组织实验研究 | 第36-42页 |
| 3.3.3 系统的存在的不足 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于反卷积的光声图像重建 | 第44-65页 |
| 4.1 小波阈值去噪 | 第45-52页 |
| 4.1.1 小波变换理论基础 | 第45-46页 |
| 4.1.2 小波阈值去噪原理 | 第46-48页 |
| 4.1.3 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 4.2 高阶谱系统辨识 | 第52-57页 |
| 4.2.1 高阶谱理论基础 | 第53页 |
| 4.2.2 系统辨识算法 | 第53-56页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.3 反卷积 | 第57-64页 |
| 4.3.1 噪声方差和功率谱 | 第58-59页 |
| 4.3.2 基于小波分析的反卷积算法 | 第59-62页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 研究前景展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第73页 |
