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第1章 绪论1

1.1题目的来源与意义1

1.2超声扫描成像的国内外发展现状3

1.3射线层析成像的国内外发展现状4

1.4波动层析成像的国内外发展现状6

1.5超声反演图像处理的研究现状10

第2章 超声检测原理13

2.1超声波的产生与接收13

2.2超声波的传播特性14

2.2.1描述声场的物理量14

2.2.2近场区和远场区15

2.2.3超声波的界面传播17

2.2.4惠更斯原理19

2.3超声检测方法20

2.3.1超声检测原理20

2.3.2探头的选择22

2.3.3超声波用于探伤时采用的基本物理量25

第3章 超声C扫描成像检测方法27

3.1超声C扫描显示原理27

3.2扫描成像系统的设计29

3.2.1机械扫查装置29

3.2.2超声波发射接收电路29

3.2.3数据采集卡33

3.2.4软件部分38

3.3检测信号的处理38

3.3.1信号的降噪处理39

3.3.2信号的特征提取40

3.4成像结果与分析42

3.5小结44

第4章 基于射线理论的透射层析成像45

4.1层析成像的反演方法45

4.1.1变换重建法45

4.1.2级数展开法54

4.2射线追踪算法的改进56

4.2.1常规的射线追踪算法56

4.2.2走时路径追踪基础60

4.2.3线性插值射线追踪算法中存在的问题62

4.2.4基于交叉扫描的射线追踪算法64

4.2.5路径追踪结果与分析69

4.3迭代重建算法71

4.3.1迭代重建算法在超声 CT中的最优准则71

4.3.2代数重建算法74

4.3.3联合迭代重建算法75

4.4基于四边扫描算法的系数矩阵求取78

4.5基于环绕式的阵列探头布置方法80

4.5.1线阵探头布置方法80

4.5.2环绕式探头布置方法81

4.6重建结果与分析82

4.7小结88

第5章 基于波动理论的散射层析成像90

5.1精确散射场的数学描述90

5.1.1波动方程的建立90

5.1.2声波传播特性的描述93

5.1.3波动方程的线性化95

5.1.4积分方程的离散化98

5.2超声散射层析成像原理103

5.2.1傅里叶衍射投影算法103

5.2.2滤波反向传播算法106

5.2.3空间域重建算法107

5.3非线性问题的求解108

5.3.1 Born迭代108

5.3.2变形的Born迭代109

5.3.3 Levenberg-Marquardt算法111

5.3.4迭代算法的比较112

5.4离散不适定性问题的研究113

5.4.1奇异值分解113

5.4.2最小二乘解114

5.4.3离散不适定问题的提出115

5.4.4 Picard准则116

5.4.5正则化方法121

5.4.6正则化参数的选择124

5.5基于空间域层析成像的实现127

5.5.1实验模型的建立127

5.5.2 Picard曲线对模型的分析130

5.5.3 TSVD正则化方法的实现132

5.5.4实验结果与分析133

5.6小结136

第6章 超声反演图像的处理138

6.1超声反演图像的噪声模型138

6.2一种新的小波阈值函数降噪方法139

6.2.1小波阈值降噪模型139

6.2.2传统阈值函数的缺点141

6.2.3基于双曲线的新小波阈值函数142

6.2.4降噪结果与分析147

6.3常规的图像分割方法149

6.3.1阈值分割149

6.3.2区域分割150

6.3.3聚类分割151

6.3.4基于BP神经网络的图像分割方法152

6.4区域生长分割方法的改进153

6.4.1区域分割原理153

6.4.2改进的区域生长分割方法154

6.5区域生长与聚类分析相结合的分割算法157

6.5.1模糊集合理论157

6.5.2模糊C-均值聚类算法158

6.5.3新的聚类分割思路159

6.6分割结果与分析160

6.7小结164

第7章 总结165

参考文献167