36、超声成像与数据隐藏技术解析

超声成像与数据隐藏技术解析

超声成像技术

斑点噪声去除

在超声成像的滤波流程中,最后一个阶段是“斑点噪声去除”。斑点噪声是数据采集过程中产生的一种噪声伪像,由波的干涉模式造成。每个换能器会产生一阵声波,这些声波在患者体内不断反射,相互叠加,从而在图像数据中形成椒盐噪声。为了尽可能减少图像质量的下降,需要去除这些噪声。去除这种噪声的主要方法是使用加权平均核,例如 3×3 或 5×5 的核,通过对核中心像素与其他 8 或 24 个像素进行不同负权重值的平均,可以消除大部分椒盐噪声。但完全过滤噪声而不损失图像质量是不可能的,因此核的大小和元素权重取决于噪声的性质、严重程度以及可接受的图像质量下降程度。

数据渲染与显示

数据处理完成后就可以进行显示,但在显示之前,需要将用户界面和颜色平面叠加到数据平面上。颜色数据通常用于显示流体速度,其速度数据是根据多普勒理论计算得出的,就像气象学家利用雷达数据计算风向和风速一样,采集单元收集的数据可用于计算血液等流体在动脉中的流速。此外,还有图形用户界面(GUI)和测量控制平面等叠加层。医生有时需要对观察区域内的物体进行非常精确的测量,因此这些测量控制在放大表面积时也需要进行精确校准。叠加层使用图形基元渲染到所需的显示分辨率,而超声图像平面则使用双线性插值缩放到所需的显示分辨率。在放大图像时,未缩放图像中的单个像素位置在缩放后的图像中会覆盖四个、八个甚至更多像素的区域,因此需要协调插值和渲染这两个独立操作的子像素映射到缩放后的分辨率。

需要注意的是,显示屏上看到的超声图像并非被监测对象的真实图像,而是计算机根据声波反射生成的模型。由于声波穿过人体不同密度的流体时会影响图像质量,所以在处理超声成像时要牢记这

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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