一种改进的合成孔径聚焦算法研究

在超声混凝土检测时,合成孔径聚焦技术(SAFT)是一种有效的方法。为了进一步提高混凝土材料深度探测分辨力,该文提出了一种改进的合成孔径成像算法。此法将SAFT原理与波包原子分解算法相结合,能更有效聚焦,提高混凝土探测成像的分辨力,并可减少成像算法的运算量。利用仿真实验对这种改进的合成孔径算法进行了验证。结果表明,和传统SAFT算法比较,此法的成像目标定位能力增强,能获得更好的成像效果。

波包分解技术在合成孔径聚焦成像中的应用

在各种无损检测方法中,超声回波法是探测钢筋混凝土结构最有潜力的方法之一.为了增加探测范围,一般使用比较低的超声频率进行探测,但是在对混凝土内部成像时,各种干扰信号的出现造成了低信噪比.合成孔径聚焦技术(SAFT)能够对反射信号进行有效聚焦,提高图像分辨力.由于激励波形频率低,时宽大,反射波包在聚焦过程中会产生很大的变形,影响了探测分辨力.因此引入了波包分解技术,能够将反射波包整体进行聚焦运算,克服了波包变形问题,能够更有效聚焦,提高混凝土探测成像的分辨力.此外,由于参与SAFT运算的点大量减少,可以提高成像运算速度.利用仿真实验对这种方法进行了验证,结果表明,这一方法的成像目标定位能力大大增强,能够获得更好的成像效果.