研究图像增强技术在粗晶材料超声成像检测中的应用。为了克服粗晶材料检测时噪声对成像质量的影响 ,利用中值滤波的快速算法和小波变换的分解重构算法来降低噪声的干扰 ,提高超声图像增强技术的实用性。实验结果表明 :在粗晶材料超声成像检测时采用这两种算法能够得到高质量的超声检测图像

扇束工业CT系统普遍采用滤波反投影(FBP)重构算法.该算法要求扫描检台旋转中心须与FBP算法重构中心一致.受扫描系统精度的限制,这一要求难以得到充分的满足,从而引起重构图像出现重影伪像.为此,推导了一种校正方法.计算机模拟和实验证明了该方法的有效性.这种方法对ICT扫描系统的调试具有参考价值.

针对于传统的声源识别信号处理过程繁琐复杂问题,提出了一种将压缩感知理论运用到声源识别研究中的方法。根据运动声源的特性研究给出了运动声场的压缩和重建的最佳方法是离散傅里叶变换（DFT）时变信号稀疏化和特征基匹配追踪的方法。通过实验对比分析了运动声场重建的三种不同测试方法即声像仪声源识别、LMS阵列识别以及LMS采集数据进行压缩重构识别,验证了提出方法的可行性。为将来的高速、变速、多点声源的识别研究提供了指导意义。