文档名：滤波预处理对提高全聚焦算法重建图像质量的比较研究
摘要：针对超声波无损检测方法中全聚焦算法重建缺陷图像伪影严重的问题,提出在全聚焦算法中加入滤波处理来进行压制,以提高图像质量和成像分辨率.首先分析了全聚焦算法重建缺陷图像的不足之处,然后提出分别使用R-L、S-L、Cosine和Hamming四种滤波函数对超声反射实验系统采集的全矩阵数据进行处理,最后将原始信号和分别经过四种滤波函数处理的回波信号通过全聚焦算法进行缺陷图像重建.成像结果表明,由经过四种滤波后重建的缺陷图像信噪比均优于由原始信号重建的图像,且R-L和S-L在四种滤波函数中对于提高图像重建质量的效果最好.试件Ⅰ经过R-L和S-L滤波重建的图像信噪比较未滤波的分别提高了8.99dB和8.96dB,试件Ⅱ分别提高了9.56dB和9.55dB.
Abstract：AiTargetingmingattheseriousproblemofdefectimageartifactsreconstructedbytotalfocusalgorithminultrasonicnonde-structivetesting,afilteringprocessisproposedtosuppresstheartifactsbyaddingtotalfocusalgorithmtoimproveimagequalityandim-agingresolution.Theshortcomingsofthetotalfocusalgorithmtoreconstructthedefectimageisfirstanalyzed,andthenfourfilteringfunctions(R-L,S-L,CosineandHamming)areusedtoprocessthefullmatrixdatacollectedbytheultrasonicreflectionexperimentalsystem,respectively.Finally,theoriginalsignalandtheechosignalprocessedbythefourfilteringfunctionsareusedtoreconstructthedefectimagethroughthefullfocusalgorithm.Theimagingresultsshowthatthesignal-to-noiseratiosofthereconstructeddefectimagesafterfourkindsoffilteringarebetterthanthatoftheoriginalsignalreconstructionimage.Amongthefourfilteringfunctions,R-LandS-Larethebesttwotoimprovetheimagereconstructionquality.Thesignal-to-noiseratiosofthereconstructedimageoftestsampleⅠbasedonR-LandS-Lfilteringare8.99dBand8.96dBhigherthanthatoftheunfilteredimage,respectively,andthoseofsampleⅡare9.56dBand9.55dBhigher.
作者：唐可欣 沈超 郑慧峰 王奡 Author：TANGKexin SHENChao ZHENGHuifeng WANGAo
作者单位：中国计量大学计量测试与仪器学院,浙江杭州310018浙江水利水电学院信息工程学院,浙江杭州310018
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(3)
分类号：TB553
关键词：超声图像重建 滤波预处理 全聚焦算法 缺陷检测 图像信噪比
Keywords：ultrasoundimagereconstruction filteringpreprocessing totalfocusingmethod defectdetection imageSNR
机标分类号：TP391.41TN911.73TP216
在线出版日期：2024年6月27日
基金项目：浙江省重点研发计划项目，国家市场监管重点实验室(声学振动精密测量技术)开放基金项目，浙江省属高校基本科研业务费专项资金项目，湖南省自然科学基金项目滤波预处理对提高全聚焦算法重建图像质量的比较研究[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(3)唐可欣 沈超 郑慧峰 王奡针对超声波无损检测方法中全聚焦算法重建缺陷图像伪影严重的问题,提出在全聚焦算法中加入滤波处理来进行压制,以提高图像质量和成像分辨率.首先分析了全聚焦算法重建缺陷图像的不足之处,然后提出分别使用R-L、S-L、Cosin...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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