基于自然图像先验的医学超声图像复原算法

图像复原论文 医学超声图像论文 盲复原论文 正则化论文
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中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-16页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究意义第8-9页
    1.3 国内外研究水平及现状第9-13页
        1.3.1 提高超声图像质量国内外研究现状第9-11页
        1.3.2 正则化算法国内外研究现状第11-13页
    1.4 本文研究目标及创新点第13-14页
    1.5 论文结构第14-16页
2 超声成像、图像复原及其相关理论第16-26页
    2.1 医学超声成像原理第16-19页
        2.1.1 数字B型超声成像系统原理第16-17页
        2.1.2 超声扫描线的形成第17-19页
    2.2 数字图像复原理论第19-20页
    2.3 正则化理论第20-23页
        2.3.1 Tikhonov正则化理论第21页
        2.3.2 正则约束项第21-22页
        2.3.3 正则化模型权重确定方法第22-23页
    2.4 图像质量评估指标第23-24页
    2.5 FieldII超声成像仿真系统第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
3 稀疏正则化盲复原算法分析及其改进第26-49页
    3.1 超声图像的梯度分布第26-28页
    3.2 稀疏正则化盲复原算法第28-33页
        3.2.1 估计PSF第29-31页
        3.2.2 非盲图像复原第31-33页
    3.3 算法性能影响因素分析第33-37页
        3.3.1 l对算法的影响第34-35页
        3.3.2 q对算法的影响第35-36页
        3.3.3 PSF大小对算法的影响第36-37页
    3.4 医学超声成像系统特性分析第37-39页
        3.4.1 超声成像退化与复原模型第37-38页
        3.4.2 超声成像系统PSF特性第38-39页
    3.5 改进的医学超声图像复原算法第39-48页
        3.5.1 超声图像盲复原模型建立第40-43页
        3.5.2 算法参数设定第43-47页
        3.5.3 算法速度提升第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
4 改进算法验证第49-57页
    4.1 复倒谱法第49-50页
    4.2 仿真超声图像实验第50-52页
    4.3 真实超声图像实验第52-56页
    4.4 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
    5.1 总结第57-58页
    5.2 展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录第63页
    A.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第63页
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