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文档简介

基于曲线驱动的光声前向模型离散化和基于DCWT-TV正则化的光声重建算法研究

摘要：

光声成像是一种非侵入性的影像技术，可以用于生物医学领域的研究和临床应用。在光声成像中，前向模型的离散化过程和重建算法的选择对成像质量至关重要。本文研究了基于曲线驱动的光声前向模型离散化和基于小波变换-总变差（DCWT-TV）正则化的光声重建算法，通过数值模拟和实验验证，对其性能进行了评估。

1.引言

光声成像是一种将激光的能量转化为声能量的成像技术，结合了光学与声学的特点，可以实现高分辨率、高对比度的影像。光声成像在生物医学领域具有广泛的应用，例如血管成像、肿瘤检测和功能性脑成像等。

2.基于曲线驱动的光声前向模型离散化

前向模型在光声成像中起到了关键的作用，它描述了光声信号的发射、传播和检测过程。本文基于曲线驱动的前向模型进行离散化处理，通过网格划分和数值计算，将连续的前向模型转化为离散形式，以便于后续的重建算法处理。

3.基于DCWT-TV正则化的光声重建算法

光声重建算法是将接收到的光声信号反演回目标的过程。在本文中，我们采用了DCWT-TV正则化方法对光声信号进行重建。DCWT是小波变换的一种变种，可以提取信号的时频特征，并通过正则化方法进行去噪和平滑，进而得到高质量的图像重建结果。

4.数值模拟和实验验证

为了评估所提出方法的性能，我们进行了数值模拟和实验验证。首先，通过数值模拟生成了包含不同类型结构的光声信号，然后对其进行离散化处理和重建算法处理，得到重建图像，并与真实图像进行比较。实验验证部分，我们使用了实际的光声成像系统，对不同样本进行光声成像，并进行离散化和重建处理，对重建图像进行评估。

5.结果与讨论

通过数值模拟和实验验证，我们可以观察到基于曲线驱动的光声前向模型离散化和基于DCWT-TV正则化的光声重建算法的有效性。离散化处理能够准确地转化连续的前向模型，为后续重建提供了可靠的数据基础。DCWT-TV正则化方法能够提取信号的时频特征，并有效地去噪和平滑，得到高质量的图像重建结果。

6.结论

本文研究了基于曲线驱动的光声前向模型离散化和基于DCWT-TV正则化的光声重建算法。通过数值模拟和实验验证，我们证明了这两种方法的有效性。这些方法对于提高光声成像的分辨率和对比度，提升成像质量具有重要的意义。未来的研究可以进一步优化离散化方法和重建算法，更好地应用于实际的光声成像系统中。

关键词：光声成像，前向模型，离散化，重建算法，DCWT-TV正则通过数值模拟和实验验证，我们证明了基于曲线驱动的光声前向模型离散化和基于DCWT-TV正则化的光声重建算法的有效性。离散化处理能够准确地转化连续模型，为后续重建提供可靠的数据基础。DCWT-TV正则化方法能够提取信号的时频特征，并有效去噪和平滑，得到高质量的图像重建结果。这些方法对于提高光

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