一种基于TransUNet波束的图像增强方法

本发明涉及超声无损检测与三维成像技术领域，提供了一种基于TransUNet波束的图像增强方法。本方法通过声学仿真生成训练数据，将单一角度平面波激励获取的低质量二维图像作为网络输入，并将多角度数据相干复合处理后的高质量图像作为标签。所构建的TransUNet深度神经网络结合了卷积网络的多尺度特征提取能力与Transformer模块的长程依赖建模优势，用以学习从稀疏数据到高分辨率图像的精确映射关系。在实际应用中，该方法可对单角度快速扫描获得的各截面图像进行逐帧增强，并最终合成为高精度的三维图像，实现了稀疏数据的高效、精准图像增强。