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光声显微成像信号的时频分析和去噪

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上海交通大学硕士学位论文答辩决议书

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第一章 绪论

1.1光声成像

1.2光声显微成像信号的分析和去噪

1.3论文的主要内容与章节安排

第二章 研究方法和成像系统

2.1时频联合分布

2.2光扫描光学分辨率光声显微成像系统

2.3本章小结

第三章 光声显微成像信号的时频分析

3.1信号的仿真

3.2仿真信号的时频分析

3.3实验信号的时频分析

3.4本章小结

第四章 光声显微成像信号的时频去噪

4.1去噪方法和定量指标

4.2实验信号的时频去噪

4.3去噪数据重建图像

4.4本章小结

第五章 全文总结

5.1主要结论

5.2主要创新点

5.3研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

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摘要

光声显微成像信号中的噪声会降低信噪比,影响成像质量,因此对信号的分析和去噪有重要的意义。时频联合分布能从时间和频率上对信号进行分析和去噪,有利于提高信噪比和成像质量。对光声显微成像信号分析和去噪的已有研究较少,本研究工作系统地用时频联合分布对仿真信号和实验信号进行了深入的研究,并且创新地用多种时频联合分布对光声显微成像的实验信号进行去噪研究,主要内容包括:
  首先,基于光声成像的物理原理,仿真光声显微成像信号并加入不同类型的噪声。用短时傅里叶分布、Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布、Zhao-Atlas-Marks分布这4种常用的时频联合分布,基于haar、db4、sym11这3种小波基的小波变换和希尔伯特-黄变换分析仿真信号。结果表明,各类型的时频联合分布有不同的特点,能分析出信号和噪声不同方面的性质,结合使用能更深入地研究信号。
  其次,对实验采集的多种光声显微成像信号用时频联合分布分析,研究实验信号的性质。结果表明,Cohen类双线性时频分布,小波变换和希尔伯特-黄变换有较强的区分信号中有用信号和噪声的能力。
  最后,使用基于Cohen类时频分布的频域滤波、小波去噪和经验模态分解去噪方法对实验信号进行去噪。定量比较结果后选择去噪效果较好并且稳定的基于Cohen类时频分布的频域滤波和选取分量的小波去噪方法对实验数据整体去噪,重建得到图像。结果表明,时频去噪方法能提高信号的信噪比和信噪幅度比,减小噪声的能量,有助于识别有用信号,增强成像质量。

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