基于Renyi熵滤波的光声图像重建算法设计与实现

摘要：

针对光声图像重建过程中存在的原始光声信号信噪比差、重建图像对比度低、分辨率不足等问题,提出了基于Renyi熵的光声图像重建滤波算法.该算法首先根据原始光声信号的Renyi熵分布情况,确定分割阈值,并滤除杂波信号;再利用滤波后的光声数据进行延时叠加光声图像重建.利用该滤波算法分别处理铅笔芯横截面(零维)、头发丝(一维)以及小鼠大脑皮层血管(二维)等不同维度样本的光声信号,实验结果表明:相比Renyi熵处理之前,重建图像对比度平均增强了32.45％,分辨率平均提高了30.78％,信噪比提高了47.66％,均方误差降低了35.01％;相比典型的滤波处理算法(模极大值法和阈值去噪法),本研究中图像的对比度、分辨率和信噪比分别提高了25.94％/10.60％、27.90％/19.48％、35.21％/10.60％,均方误差减小了28.57％/16.66％.因此,选择利用Renyi熵滤波算法处理光声信号,从而使光声图像重建质量得到大幅改善.

关键词：光声图像重建、滤波处理算法、Renyi熵、阈值分割

所属期刊栏目：44

分类号：TP18;TP391.41;TN911.73

在线出版日期：2017-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1026-1036