多角度平面波相干复合成像算法

### 多角度平面波相干复合成像算法原理

多角度平面波相干复合成像是一种用于改善超声图像质量的技术。传统单一声束的平面波由于缺乏聚焦特性，在获取完整超声图像的过程中会牺牲一定的图像质量，特别是对比度和分辨率有所下降[^1]。

为此，研究人员提出了发射多个带倾斜角度的平面波进入待检测介质内的方案。这些不同方向传播的平面波会在目标区域内发生相互作用并最终被接收设备捕捉下来。之后借助计算机处理技术对采集到的数据实施相干叠加运算，从而构建出一幅完整的高质量图像。这种方法能够有效提高图像的空间分辨力以及信噪比性能指标。

具体来说，当采用多角度平面波时：

- **角度多样性**：不同的发射角度允许覆盖更大的空间范围，增加了数据量；
- **相位一致性**：通过精确控制各次发射间的相对延迟时间，可以在接收端实现良好的相位匹配，进而增强有用信号强度；
- **噪声抑制**：随机分布的小角度差异有助于减少伪影和其他形式的干扰；

综上所述，此方法不仅解决了单一平面波存在的局限性问题，还进一步提升了医学影像诊断的效果。

import numpy as np

def multi_angle_plane_wave_coherent_compounding(angles, data):
    """
    实现多角度平面波相干复合成像
    
    参数:
        angles (list): 发射角度列表
        data (numpy.ndarray): 不同角度下的回波数据矩阵
        
    返回:
        result_image (numpy.ndarray): 经过相干叠加后的合成图像
    """

    # 初始化结果数组
    compounded_data = np.zeros_like(data[0])

    # 对每一个角度执行相干累加操作
    for angle_index in range(len(angles)):
        current_data = data[angle_index]

        # 假设这里进行了复杂的相位校正和幅度调整...
        
        # 将当前角度的结果加入总合中
        compounded_data += current_data

    # 归一化处理以防止溢出
    max_value = np.max(compounded_data)
    if max_value != 0:
        compounded_data /= max_value

    return compounded_data