基于GPU的合成孔徑聚焦超聲成像算法研究.pdf

1、超聲成像是比較常用的檢測(cè)方式，識(shí)別和測(cè)量在不同器件中的缺陷，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療和工業(yè)無損檢測(cè)等領(lǐng)域。利用傳統(tǒng)的超聲成像技術(shù)得到的空間分辨率有限，將會(huì)對(duì)缺陷的準(zhǔn)確判斷和評(píng)估帶來困難。為了更好的獲得成像質(zhì)量，引入了合成孔徑超聲成像的方法。基于合成孔徑超聲成像的方法一般分為兩個(gè)階段:(1)激勵(lì)和采集階段，超聲信號(hào)的發(fā)射和回波信號(hào)的存儲(chǔ)。(2)波束形成階段，通過對(duì)接收到的回波信號(hào)的處理，來獲取超聲圖像的像素。
　　雖然合成孔徑超聲成像改善

2、了成像質(zhì)量，同時(shí)它也增加了計(jì)算量，一般的硬件平臺(tái)很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)成像。針對(duì)合成孔徑超聲成像重建算法計(jì)算量大和實(shí)時(shí)性差等問題。文本采用了一種基于CUDA架構(gòu)的GPU并行處理的方式，來提高成像的速率，詳細(xì)分析了合成孔徑超聲成像算法中的并行性，包括解析信號(hào)的并行、超聲重建算法中的并行和圖像后處理的并行，圖形處理單元(GPU)的使用可以大大降低波束形成階段的計(jì)算時(shí)間，具體包括回波信號(hào)預(yù)處理、波束控制、延遲疊加、包絡(luò)檢波、動(dòng)態(tài)壓縮和濾波降噪等。