基于Hessenberg测量矩阵的超声图像重建
针对超声图像连续性差、自身具有稀疏性的特点,提出了一种适用于超声图像的压缩感知重建方法.该方法以小波变换为稀疏基,Hessenberg矩阵为测量矩阵,引入正交匹配追踪(OMP)算法实现了超声图像的重建.超声C-扫描图像重建结果表明在观测数据采样率降低、数据缺失等条件下均能清晰的成像,验证了该方法的有效性.此外,本文给出Hessenberg测量矩阵的有限等距性(RIP)性质证明;并与基于Toeplitz测量矩阵的图像重建方法进行了比较,实验结果表明利用本文方法的重建图像在平均结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和三维差值图等指标上均较优.该压缩感知重建方法在采样率为50％,原始数据较差的前提下,成功恢复出相似度在80％以上的超声图像.
图像处理、Hessenberg测量矩阵、压缩感知、图像重构
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61473025;北京市优秀人才培养计划2012B009016000004;北京化工大学“可视媒体计算”交叉学科项目
2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
106-111
