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超声具有对人体无害,实时成像,成本较低等优点,目前广泛应用于血管、骨密度、心脏等器官的医学检测领域。成像算法在医学超声成像中起了非常重要的作用。其中,波束合成是核心环节。最小方差自适应加权波束合成方法是根据接收回波数据动态的计算加权值,能够使得图像在降低旁瓣等级的基础上保持较好的分辨率。合成发射孔径可以实现发射和接收两阶段动态聚焦,大大提高图像空间分辨率。虽然这两种算法在一定程度上提高了图像质量,但还存在一定的缺陷,具体表现在:(1)最小方差波束形成算法对图像质量的提高有限,空间分辨率有待提高,对比度低,同时抗噪能力弱。(2)合成发射孔径成像算法中,较多的发射阵元数会影响数据获取时间,使得成像速度较慢,不适用于高帧率成像。针对上述两个问题,本文开展了如下研究:(1)开展了相位相干波束合成算法和广义旁瓣相消波束合成算法以及两者融合的研究。本文针对最小方差与相干系数融合(MV-CF)算法在超声图像分辨率、对比度以及抗噪能力上的不足,提出了两种新的波束合成算法。分别为基于特征空间的广义旁瓣相消的波束合成算法(ES-GSC)以及特征空间与广义旁瓣相消波束合成与符号相干系数融合(ESGSC-SCF)算法。ES-GSC算法是根据回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性,同时基于最小方差准则,构造广义旁瓣相消器,获得自适应与非自适应两部分加权向量,然后根据接收信号的协方差矩阵构建特征阈值信号子空间,并将加权向量投影到此空间的左奇异矢量空间中,获得新的加权矢量。仿真以及实验结果表明:该算法可以有效提高图像质量。ESGSC-SCF算法首先利用ES-GSC算法获得加权向量,并对接收回波数据进行加权处理。然后利用回波信号的极性特点并依据方差原理计算符号相干加权系数SCF,最后利用获得的SCF加权系数对经过ES-GSC加权后的回波数据再进行一次加权处理。仿真以及实验结果表明:所提出融合算法能在ES-GSC基础上从分辨率,对比度,以及对噪声的鲁棒性上进一步提高图像质量。(2)提出了一种改进的稀疏合成发射孔径超声成像算法。该方法主要是从全部阵元中选取部分阵元代替全部阵元发射,依据有效孔径原理,对每次发射后的接收回波数据进行合适加权处理,以使得合成的有效孔径与全部阵元发射时产生的有效孔径相同,从而在远场处产生相同的点散射函数(PSF)。同时为了进一步消除近场、中场有效孔径不适用而造成的伪像,对回波数据再进行一次符号相干系数加权处理。仿真结果表明:所提出的算法能使得成像速度显著加快,中近场的图像质量比全阵元发射时稍差,而融合了SCF算法后,在成像速度不受影响下图像质量能显著提高。