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方式，識別和測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，將會對缺陷的準確判斷和評估帶來困難。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?；诤铣煽讖匠暢上竦姆椒ㄒ话惴譃閮蓚€階段:(1)激勵和采集階段，超聲信號的發(fā)射和回波信號的存儲。(2)波束形成階段，通過對接收到的回波信號的處理，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，同時它也增加了計算量，一般的硬件平臺很難實現(xiàn)實時成像。針對合成孔徑超聲成像重建算法計算量大和實時性差等問題。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，詳細分析了合成孔徑超聲成像算法中的并行性，包括解析信號的并行、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算時間，具體包括回波信號預(yù)處理、波束控制、延遲疊加、包絡(luò)檢波、動態(tài)壓縮和濾波降噪等。