基于贝叶斯压缩感知的光声像重建算法

本文主要探讨了基于贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressive Sensing, BCS）的光声成像（Photoacoustic Tomography, PAT）图像重建方法。在传统的PAT技术中，为了实现压缩感知（Compressive Sensing）的重建，图像需要在已知的变换域中具有稀疏性。然而，由于实际测量中总会存在噪声，这会导致原始信号的稀疏特性被破坏，从而使得常规的重建算法难以有效地恢复出高质量的图像。 在面对噪声干扰时，研究者引入了贝叶斯统计框架下的压缩感知，这是一种结合了先验信息的优化方法。通过利用贝叶斯理论，可以将对噪声特性的了解融入到模型中，从而更好地估计和去除噪声，保持或增强信号的稀疏特性。BCS能够利用概率模型来处理不确定性，通过对观测数据进行后验概率分布的推断，找到最有可能解释这些数据的稀疏信号表示。 在孙明等人的这项研究中，他们提出了一种基于BCS的光声图像重建策略，这种方法旨在通过一系列带有噪声的压缩感知测量，获取高度稀疏的光声图像表示。他们首先假设光声信号在某个特定的变换域（如小波变换、傅里叶变换等）下具有较强的稀疏性，然后通过贝叶斯更新规则，结合对噪声分布的估计，对压缩测量数据进行迭代优化，以得到更为精确的图像重建结果。 这种方法的优势在于它能够更准确地处理噪声，提高图像的信噪比，从而提升重建图像的质量。此外，BCS的非线性处理能力也有助于更好地捕捉和保留图像的细节信息，这对于许多医学成像和工业检测应用来说，具有显著的实际价值。 这篇文章的研究工作对于改进光声成像的信号处理技术，特别是在复杂环境中提高图像质量方面，提供了一种创新且实用的解决方案。通过将贝叶斯压缩感知理论与光声成像技术相结合，有望在未来推动该领域的发展，并为实际应用中的图像重建任务带来显著的性能提升。