CN115362367A - 用于全矩阵捕获的压缩感测 - Google Patents

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Abstract

本主题的示例提供了用于声数据的压缩采样的技术。探头可以以压缩模式采样，使得不以全时间分辨率或空间分辨率对整个矩阵进行采样。因此，减少了由探头捕获的初始数据量，从而使得能够在较低数据速率下使用较低密度的硬件(例如，较少的模数转换通道或相关模拟前端硬件)。

Description

用于全矩阵捕获的压缩感测
优先权要求
本专利申请要求于2020年3月24日提交的题为“COMPRESSIVE SENSING FOR FULLMATRIX CAPTURE”的美国临时专利申请序列号62/993,849的优先权的权益，该美国临时专利申请在此通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开内容总体上涉及无损感测技术，特别是压缩感测。
背景技术
无损检查探头(例如超声传感器)通常包括生成声数据的感测元件(例如声换能器)矩阵。感测元件矩阵可以提供电信号，这些电信号在被数字化时生成大量数据，尤其是在感测元件的全矩阵被用于数据捕获时。并且数据的大小随着感测元件的计数的增加而增加。
一种减小数据大小的技术是对声数据应用数据压缩。此处，对感测元件的全矩阵进行采样，以提供在矩阵中的每个换能器处接收的信号的时间序列表示，并且然后使用数字压缩技术对采样的数据进行压缩。然后可以将压缩的数据发送至获取后应用。然而，这种方法仍然具有严重的缺点。例如，该方法通常涉及使用高密度硬件和高数据速率来对全矩阵进行采样并在数据压缩之前对数据进行预处理。因此，随着感测元件的计数的增加，预期硬件大小和复杂性也会增加。
附图说明
附图中的各个附图仅示出了本公开内容的示例实现方式，并且不应被视为限制本公开内容的范围。
图1示出了根据本主题的示例的检查系统。
图2是根据本主题的示例的用于压缩采样的处理的流程图。
图3是根据本主题的示例的用于压缩采样和图像重建的处理的图形表示。
图4是根据本主题的示例的压缩采样和解码的数学表示。
图5A至图5C示出了根据本主题的示例的压缩和解码的示例。
图6示出了根据本主题的示例的使用经压缩的采样数据的TFM重建。
图7示出了根据本主题的示例的利用压缩采样的TFM重建的结果。
图8示出了根据本主题的示例的TFM图像的比较。
图9示出了包括可以在其上执行本文中讨论的技术(例如，方法)中的任何一种或更多种的机器的示例的框图。
具体实施方式
因此，本发明人已经认识到，处理大量数据的这一挑战可以通过使用如本文所述的压缩感测来解决。可以在不显著增加硬件大小或复杂性的情况下执行如本文所述的用于压缩感测的技术。
本文描述了一种方法，包括：获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义信号的全矩阵表示；按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及根据M个样本重建图像。
本文还描述了一种包括指令的机器存储介质，所述指令在由机器执行时使机器执行包括以下的操作：获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义信号的全矩阵表示；按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及根据M个样本重建图像。
本文还描述了一种系统，该系统具有机器的一个或更多个处理器。该系统还包括存储指令的存储器，指令在由一个或更多个处理器执行时使机器执行包括以下的操作：获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义信号的全矩阵表示；按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及根据M个样本重建图像。
图1大体上示出了包括例如可以用于执行本文别处示出和描述的一种或更多种技术的声检查系统100的示例。检查系统100可以包括诸如手持或便携式组件的测试仪器140。测试仪器140可以例如使用多导体互连130电耦接至探头组件。探头组件150可以包括一个或更多个电声换能器，例如包括相应换能器154A至154N的换能器阵列152。换能器阵列可以遵循线性或曲线轮廓，或者可以包括在两个轴上延伸的元件阵列，例如以提供换能器元件的矩阵。元件的所占空间不需要是正方形的或不需要沿直线轴布置。元件大小和间距可以根据检查应用而变化。
可以使用模块化探头组件150配置，例如以使得测试仪器140能够与不同的探头组件150一起使用。通常，换能器阵列152包括压电换能器，该压电换能器例如可以通过耦合介质156声耦合至目标158(例如，被测对象)。耦合介质可以包括流体或凝胶或固体膜(例如，弹性体或其他聚合物材料)，或流体、凝胶或固体结构的组合。例如，声换能器组件可以包括耦接至楔形结构的换能器阵列，该楔形结构包括具有已知声传播特性的刚性热固性聚合物(例如，可以从C-Lec Plastics公司获得的
Figure BDA0003859019910000031
)，并且在测试期间可以将水作为耦合介质156注入在楔形物与被测结构之间。
测试仪器140可以包括数字和模拟电路系统，例如包括一个或更多个发射信号链、接收信号链或开关电路系统(例如，发射/接收开关电路系统)的前端电路122。发射信号链可以包括放大器和滤波器电路系统，例如以提供通过互连130递送至探头组件150以用于目标158的声透射的发射脉冲，例如以通过接收响应于声透射而引发的散射或反射声能来对目标158结构上或目标158结构内的缺陷160进行成像或以其他方式进行检测。
虽然图1示出了单个探头组件150和单个换能器阵列152，但是也可以使用其他配置，例如连接至单个测试仪器140的多个探头组件，或与单个或多个探头组件150一起使用以用于串联检查的多个换能器阵列152。类似地，可以使用多个测试仪器140之间的协调来执行测试协议，例如响应于从主测试仪器140建立的或者由另一远程系统(例如计算设施108或通用计算设备例如膝上型计算机132、平板计算机、智能电话、台式计算机等)建立的总体测试方案。作为说明性示例，可以根据公布的标准或规章要求来建立测试方案，并且可以在初始制造时执行测试方案或者循环地执行测试方案以用于持续监视。
前端电路122的接收信号链可以包括一个或更多个滤波器或放大器电路以及模数转换设施，例如以将使用探头组件150接收的回波信号数字化。可以相干地执行数字化，例如以提供在时间或相位上彼此对准或参照的多个数字化数据通道。前端电路122可以耦接至一个或更多个处理器电路并且由其控制，所述一个或更多个处理器电路例如是作为测试仪器140的一部分而包括的处理器电路102。处理器电路可以耦接至存储器电路，例如以执行指令，该指令使测试仪器140执行与声检查相关的数据的声发射、声获取、处理或存储中的一个或更多个，或以其他方式执行如本文示出和描述的技术。测试仪器140可以例如使用有线或无线通信接口120通信地耦接至系统100的其他部分。
例如，如本文示出和描述的一种或更多种技术的执行可以在板载测试仪器140上或使用其他处理或存储设施——例如使用计算设施108或通用计算设备例如膝上型计算机132、平板计算机、智能电话、台式计算机等——来实现。例如，如果在板载测试仪器140上执行将非常慢的处理任务或超出测试仪器140的能力的处理任务可以例如响应于来自测试仪器140的请求而被远程(例如，在单独的系统上)执行。类似地，成像数据或中间数据例如时间序列数据的A-scan矩阵的存储可以使用通信地耦接至测试仪器140的远程设施来实现。测试仪器可以包括例如用于呈现配置信息或结果的显示器110以及用于接收操作者命令、配置信息或对查询的响应的输入设备112，输入设备112例如包括键盘、轨迹球、功能键或软键、鼠标接口、触摸屏、触控笔等中的一个或更多个。
接下来，将描述用于压缩感测的技术。图2是根据本主题的示例的用于压缩采样的处理200的流程图。在202处，可以接收来自探头的感测元件(例如，换能器部件)的全矩阵的信号。所述信号可以响应于由探头发射到对象中的声信号并且可以表示来自对象的回波信号。所接收的信号可以提供N个可用样本。在204处，可以执行压缩采样并且可以取N个可用样本的子集M，其中N大于M(N>M)；因此，并非所有样本都将根据本文所述的压缩采样技术获得。这可以被称为欠采样(under sampling)。这M个样本可以是从N个可用样本中随机选择的。
探头可以以压缩模式进行采样，使得可以不以全时间或空间分辨率对感测元件的整个矩阵进行采样。例如，探头可以以指定时间分辨率直至全时间分辨率获得样本，但是提供较低的平均采样速率。因此，减少了由探头捕获的初始数据量，从而使得能够在较低数据速率下使用较低密度的硬件(例如，较少的模数转换通道或相关模拟前端硬件)。
在206处，可以为M个样本分配权重。可以随机地分配权重。可以存储和/或发射经压缩的采样数据(例如，经加权的M个样本)以用于获取后处理。例如，可以将经压缩的采样数据发射至获取后应用。在208处，可以对经压缩的采样数据进行解码，以便以与全矩阵图像类似的方式重建图像，但使用经压缩的采样数据，如下面进一步详细描述的。
图3是根据本主题的示例的用于压缩采样和图像重建的处理300的图形表示。处理300可以被组织成两个阶段：1)数据获取和2)图像重建。数据获取可以例如由如以上参照图1所描述的声检查系统执行。在302处，响应于来自驱动电路的输入信号(例如，脉冲信号)，探头可以生成一个或更多个超声信号并将其发射到对象中。探头可以包括感测元件矩阵，其在发射模式下将输入信号转换成声波。在304处，声波可以在对象中传播并且可以从对象中的结构(例如，缺陷)反射。变量h可以表示对象的理论脉冲响应(IR)。在306处，所反射或接收的信号可以由感测元件矩阵捕获。
在308处，可以从所接收的信号中获取数据。例如，所获取的数据可以被提供为A-scan，A-scan指幅度测量值相对于时间的时间序列。Fs可以指采样频率，并且在所获取的数据中可以存在N个可用样本。在310处，可以对所获取的数据进行欠采样，使得N个可用样本的子集M被采样。可以随机选择M个样本。可用样本的计数(N)大于所保留的样本的计数(M)。在312处，然后可以针对经压缩的样本分配随机权重(例如，压缩矩阵φ)以生成观察矩阵b。可以存储观察矩阵b以用于稍后重建。
图像重建可以从获得在数据获取状态下生成的观察矩阵b开始。然后，可以根据观察矩阵b和模型(例如，查询信号ψ)来重建全图像；下面更详细地描述重建。在322处，可以确定作为对象的重建IR的h。可以计算测量矩阵A：
A＝φ·ψ，
其中，ψ表示模型矩阵，并且φ表示压缩矩阵φ。然后，可以根据以下表达式来确定h：
b＝A·h，
其中，I1是经归一化的。h可以被转换成经重建的数据(A-scan)。在324处，然后可以将经重建的数据(A-scan)用于获取后应用。在该示例中，在326处，可以采用全聚焦方法(TFM)来生成328处的最终图像(例如，B-scan)；然而，也可以使用其他成像技术。
图4是根据本主题的示例的压缩采样和解码的数学表示。此处，压缩采样和解码被示出为三个数学步骤：1)数据获取、2)模型(先验)和3)信号估计。图5A至图5C示出了根据本主题的示例的压缩和解码的示例。
在步骤402中，可以以小于全矩阵的能力的速率(例如压缩采样)获取数据。压缩采样数据由b个M×1矩阵表示，其中M是所保留的样本的计数。φ可以表示随机化权重，此处被示出为M×N矩阵。可用时间样本的计数(N)大于所保留的样本的计数(M)，即N＞M。该等式的目的是求解x向量，即真实信号(例如，A-scan)，其将表示由全矩阵捕获的数据。x向量可以由N×1矩阵表示。图5A示出了数据获取步骤的图形表示。
在步骤404中，可以确定模型(先验)。考虑如上所述的无损检查应用。真实信号x(扫描)可以是(通过卷积)待检查对象的几个缺陷和探头的IR的组合的结果。因此，针对真实信号x的模型可以由一组非零系数h与ψ矩阵的卷积来表示，其可以对探头IR的不同可能时间位置进行积分。例如，ψ可以表示逆稀疏矩阵，而h可以将对象的IR表示为稀疏系数。逆稀疏矩阵和稀疏系数的值可以基于感测元件矩阵和/或被测对象的特性。ψ可以是模型矩阵或卷积矩阵；它可以起到字典的用作，表示来自向量h的真实信号x，由稀疏系数例如N个非零条目组成。因此，真实信号x可以由一组系数表示。该模型可以具有特定的结构，并且可以针对要解决的问题进行优化。该模型可以根据探头脉冲响应的实验估计来构建。
例如，如果待检查对象包括两个缺陷，则向量h可以包括表示这两个缺陷的两个非零系数。然后可以通过h与ψ的卷积来确定真实信号x。
另外地或可替选地，该模型可以基于描述探头的行为的数学模型或方程。例如，可以使用逆DCT矩阵。系数h可以表示真实信号x的频率分量。物理信号在频域中是稀疏的(即，包括几个非零系数来以足够的精度描述实际信号x)。该模型可以被随机化，并且可以输入所期望的信息。该模型可以是确定性模型。图5B示出了模型计算步骤的图形表示。
在步骤406中，可以基于所获取的数据和模型来估计信号(b＝A·h)。此处，测量矩阵A可以由下式表示：
A＝φ·ψ
φ可以是矩阵并且可以包含比列(N)少(得多)的行(M)，即，N＞M，这使得能够如本文所描述的进行信号的压缩。如上所述，ψ矩阵可以提供关于要重建的信号的模型的信息。
观察矩阵b然后可以被表征为测量矩阵A和稀疏系数h的乘积(b＝A·h)。因此，x向量可以被表征为：
x＝ψ·h
因此，可以利用对测量矩阵A求逆来执行稀疏系数h的信号估计。然后，可以基于对稀疏系数h的估计和ψ矩阵(例如，模型)来恢复真实信号x。图5C示出了信号估计步骤的图形表示。
图6示出了根据本主题的示例的使用经压缩的采样数据的TFM重建。在602处，可以如上所述重建表示全矩阵的A-scan数据。此处，可以使用ψ′代替ψ。然而，ψ’可以由ψ表示，或者可以不同以调整TFM图像的分辨率。例如，可以改变构成ψ’矩阵的信号的带宽以调整TFM图像的分辨率。在604处，可以使用已知的TFM技术基于所重建的数据生成TFM图像。
图7示出了根据本主题的示例的利用压缩采样的TFM重建的结果。在702处，示出了所获取的呈A-scan矩阵形式的数据。此处，出于说明的目的，感测元件被提供为8×8矩阵，并且也可以使用其他配置(例如，32×32)。在704处，对数据进行压缩采样以生成b测量矩阵，即，不是所有可用的样本都被生成或保留。可以随机地执行欠采样。在706处，可以确定FMC的模型。并且在708处，然后可以使用本文描述的技术来重建全图像，并且可以生成TFM图像。
图8示出了根据本主题的示例的使用压缩采样生成的TFM图像与不使用压缩采样(例如，全矩阵采样)生成的TFM图像的比较。两个图像的设置是相同的，例如使用相同的输入信号，载波频率＝5MHz，SNR＝20dB，以及采样频率＝100MHz。使用相同数量的元件(例如，32个元件)获取两个图像的数据。
如所示出的，使用压缩采样生成的TFM图像的表现与使用全矩阵采样生成的TFM图像相当，特别是在缺陷检测方面。但是，与230万个样本相比，在该示例中使用压缩采样生成的TFM图像总共使用了102,000个样本。因此，如本文所述的压缩采样可以在不牺牲图像质量的情况下减少要传输的数据量(例如，减少比率＝22.5)。
在本文中示出和描述的技术可以使用如图1所示的检查系统100的一部分或整体来执行，或以其他方式使用如下面关于图9所讨论的机器900来执行。图9示出了包括可以在其上执行本文中讨论的任何一种或更多种技术(例如，方法)的机器900的示例的框图。在各种示例中，机器900可以作为独立的设备操作或者可以连接(例如，联网)到其他机器。在联网的部署中，机器900可以在服务器-客户端网络环境中以服务器机器、客户端机器或这两者的身份(capacity)进行操作。在示例中，机器900可以充当对等(P2P)(或其他分布式)网络环境中的对等机器。机器900可以是个人计算机(PC)、平板设备、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、移动电话、web应用、网络路由器、交换机或网桥，或能够(顺序地或以其他方式)执行指定要由该机器采取的动作的指令的任何机器。此外，虽然仅示出了单个机器，但是术语“机器”也应被视为包括单独或共同执行一组(或多组)指令以执行本文所讨论的方法中的任何一个或更多个方法的机器的任何集合，例如云计算、软件即服务(SaaS)、其他计算机集群配置。
如本文所描述的，示例可以包括逻辑或多个部件或机制，或者可以由逻辑或多个部件或机制操作。电路系统是在包括硬件(例如，简单电路、门、逻辑等)的有形实体中实现的电路集合。电路系统构件关系可以随时间推移和潜在硬件可变性而灵活。电路系统包括在操作时可以单独或组合执行指定操作的构件。在示例中，电路系统的硬件可以被不可变地设计成执行指定操作(例如，硬连线)。在示例中，包括电路系统的硬件可以包括可变连接的物理部件(例如，执行单元、晶体管、简单电路等)，所述可变连接的物理部件包括被物理地(例如，以磁的方式、以电的方式、例如经由物理状态的改变或另一物理特性的变换等)修改以对指定操作的指令进行编码的计算机可读介质。在连接物理部件时，硬件组成的潜在电特性可以例如从绝缘特性改变成导电特性或者反之从导电特性改变成绝缘特性。指令使得嵌入式硬件(例如，执行单元或加载机制)能够经由可变连接以硬件方式创建电路系统的构件，以在操作时执行指定操作的一部分。因此，当设备在操作时，计算机可读介质被通信地耦接至电路系统的其他部件。在示例中，任何物理部件都可以在多于一个电路系统的多于一个构件中使用。例如，在操作中，执行单元可以在一个时间点在第一电路系统的第一电路中使用，并且可以在不同的时间点由第一电路系统中的第二电路或第二电路系统中的第三电路重复使用。
机器(例如，计算机系统)900可以包括硬件处理器902(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、硬件处理器核、或其任何组合)、主存储器904和静态存储器906，它们中的一些或全部可以经由互连(例如，总线)908彼此通信。机器900还可以包括显示单元920、字母数字输入设备922(例如，键盘)和用户界面(UI)导航设备924(例如，鼠标)。在示例中，显示单元920、输入设备922和UI导航设备924可以是触摸屏显示器。机器900可以另外包括存储设备(例如，驱动单元)926、信号生成设备928(例如，扬声器)、网络接口设备920以及一个或更多个传感器922，例如全球定位系统(GPS)传感器、指南针、加速度计或其他传感器。机器900可以包括输出控制器928，例如串行(例如，通用串行总线(USB)、并行或其他有线或无线(例如，红外(IR)、近场通信(NFC)等)连接以通信或控制一个或更多个外围设备(例如，打印机、读卡器等)。
存储设备926可以包括其上存储有一组或更多组数据结构或指令924(例如，软件)的机器可读介质922，所述一组或更多组数据结构或指令924实施本文描述的技术或功能中的任何一个或更多个技术或功能或由本文描述的技术或功能中的任何一个或更多个技术或功能使用。指令924还可以在其由机器900执行期间全部地或至少部分地驻留在主存储器904内、静态存储器906内或硬件处理器902内。在示例中，硬件处理器902、主存储器904、静态存储器909或存储设备926的一个或任何组合可以构成机器可读介质。
虽然机器可读介质922被示出为单个介质，但是术语“机器可读介质”可以包括被配置成存储一个或更多个指令924的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库以及/或者相关联的缓存和服务器)。
术语“机器可读介质”可以包括能够存储、编码或携载用于由机器900执行并且使机器900执行本公开内容的技术中的任何一个或更多个技术的指令或者能够存储、编码或携载由这样的指令使用或与这样的指令相关联的数据结构的任何介质。非限制性机器可读介质示例可以包括固态存储器以及光和磁介质。因此，机器可读介质不是瞬时传播信号。大容量机器可读介质的具体示例可以包括：非易失性存储器，例如半导体存储器设备(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))和闪速存储器设备；磁或其他相变或状态改变存储器电路；磁盘，例如内部硬盘和可移除盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。
还可以利用多个传输协议(例如，帧中继、互联网协议(IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)等)中的任何一个经由网络接口设备920使用传输介质通过通信网络926发送或接收指令924。示例通信网络可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、分组数据网络(例如，因特网)、移动电话网络(例如，蜂窝网络)、普通老式电话(POTS)网络以及无线数据网络(例如，被称为
Figure BDA0003859019910000101
的电气和电子工程师协会(IEEE)802.22标准族、被称为
Figure BDA0003859019910000102
的IEEE 802.26标准族、IEEE 802.25.4标准族、对等(P2P)网络等)。在示例中，网络接口设备920可以包括一个或更多个物理插孔(例如，以太网、同轴或电话插孔)或用于连接到通信网络926的一个或更多个天线。在示例中，网络接口设备920可以包括多个天线以使用单输入多输出(SIMO)技术、多输入多输出(MIMO)技术或多输入单输出(MISO)技术中的至少一个来无线地通信。术语“传输介质”应当被视为包括能够存储、编码或携载用于由机器900执行的指令并且包括数字或模拟通信信号的任何无形介质，或用于促进这样的软件的通信的其他无形介质。
各种注释
以上非限制性方面中的每一个可以独立存在，或可以以各种排列或组合与本文所描述的其他方面或其他主题中的一个或更多个组合。
以上具体实施方式包括对附图的参照，这些附图形成具体实施方式的一部分。附图通过说明的方式示出了可以实践本发明的具体实现方式。这些实现方式通常也称为“示例”。这样的示例可以包括除了所示出或描述的那些元素之外的元素。然而，本发明人还预期其中仅提供所示出或描述的那些元素的示例。此外，本发明人还预期了使用关于本文中示出或描述的特定示例(或其一个或更多个方面)或关于其他示例(或其一个或更多个方面)示出或描述的那些元素的任何组合或排列的示例(或其一个或更多个方面)。
在本文与通过引用并入的任何文档之间的用法不一致的情况下，则以本文中的用法为准。
在本文中，如在专利文献中常见的那样，独立于“至少之一”或“一个或更多个”的任何其他实例或用法，使用术语“一”或“一个”来包括一个或多于一个。在本文中，除非以其他方式指示，否则术语“或”被用来表示非排他性的或，使得“A或B”包括“A而不是B”、“B而不是A”以及“A和B”。在本文中，术语“包括(including)”和“其中(in which)”用作相应术语“包括(comprising)”和“其中(wherein)”的简明英语等同物。另外，在所附权利要求中，术语“包括(including)”和“包括(comprising)”是开放式的，也就是说，包括除权利要求中这样的术语之后列出的那些元素之外的元素的系统、设备、物品、结合物、配方或过程仍然被认为落在该权利要求的范围内。此外，在所附权利要求中，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标记，并不旨在对其对象施加数值要求。
本文中描述的方法示例可以至少部分地是机器或计算机实现的。一些示例可以包括编码有能够操作以配置电子设备来执行如以上示例中描述的方法的指令的计算机可读介质或机器可读介质。这样的方法的实现可以包括代码，例如微代码、汇编语言代码、更高级别的语言代码等。这样的代码可以包括用于执行各种方法的计算机可读指令。代码可以形成计算机程序产品的一部分。另外，在示例中，例如在执行期间或在其他时间，可以将代码有形地存储在一个或更多个易失性、非暂态或非易失性有形计算机可读介质上。这些有形计算机可读介质的示例可以包括但不限于硬盘、可移除磁盘、可移除光盘(例如，致密盘和数字视频盘)、磁带盒、存储卡或记忆棒、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)等。
以上描述意在是说明性的而非限制性的。例如，以上描述的示例(或示例的一个或更多个方面)可以彼此结合使用。例如本领域普通技术人员在查阅以上描述后可以使用其他实现方式。提供摘要以使得读者能够快速确定本技术公开内容的性质。在具有以下理解的情况下提交摘要：摘要将不用于解释或限制权利要求的范围或含义。另外，在上面的具体实施方式中，各种特征可以被结合在一起以精简本公开内容。这不应当被解释为意指：未要求保护的公开特征对于任何权利要求而言均是必要的。而是，发明主题可能在于少于特定公开的实现方式的所有特征。因此，所附权利要求在此作为示例或实现方式并入具体实施方式中，每个权利要求作为单独的实现方式独立存在，并且预期这样的实现方式可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应当参照所附权利要求以及这样的权利要求所享有的等同物的全部范围来确定。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义所述信号的全矩阵表示；
按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及
根据所述M个样本重建图像。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
对所述M个样本施加权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述M个样本是随机选择的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，重建所述图像包括：
建立全矩阵表示的模型；
基于所述模型将所述M个样本转换成所述信号的经重建的全矩阵表示；以及
基于所述经重建的全矩阵表示来重建所述图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述模型包括逆稀疏矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述逆稀疏矩阵的系数基于所述感测元件矩阵的特性。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述逆稀疏矩阵的系数基于被测对象的特性。
8.一种包括指令的机器存储介质，所述指令在由机器执行时使所述机器执行包括以下的操作：
获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义所述信号的全矩阵表示；
按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及
根据所述M个样本重建图像。
9.根据权利要求8所述的机器存储介质，还包括：
对所述M个样本施加权重。
10.根据权利要求8所述的机器存储介质，其中，所述M个样本是随机选择的。
11.根据权利要求8所述的机器存储介质，其中，重建所述图像包括：
建立全矩阵表示的模型；
基于所述模型将所述M个样本转换成所述信号的经重建的全矩阵表示；以及
基于所述经重建的全矩阵表示来重建所述图像。
12.根据权利要求11所述的机器存储介质，其中，所述模型包括逆稀疏矩阵。
13.根据权利要求12所述的机器存储介质，其中，所述逆稀疏矩阵的系数基于所述感测元件矩阵的特性和/或被测对象的特性。
14.一种系统，包括：
机器的一个或更多个处理器；以及
存储指令的存储器，所述指令在由所述一个或更多个处理器执行时使所述机器执行包括以下的操作：
获得表示使用感测元件矩阵接收的一个或更多个声波的信号，其中，N个样本定义所述信号的全矩阵表示；
按子集M个样本对所获得的信号进行欠采样，其中，N大于M；以及
根据所述M个样本重建图像。
15.根据权利要求14所述的系统，所述操作还包括：
对所述M个样本施加权重。
16.根据权利要求14所述的系统，其中，所述M个样本是随机选择的。
17.根据权利要求14所述的系统，其中，重建所述图像包括：
建立全矩阵表示的模型；
基于所述模型将所述M个样本转换成所述信号的经重建的全矩阵表示；以及
基于所述经重建的全矩阵表示来重建所述图像。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述模型包括逆稀疏矩阵。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述逆稀疏矩阵的系数基于所述感测元件矩阵的特性。
20.根据权利要求18所述的系统，其中，所述逆稀疏矩阵的系数基于被测对象的特性。
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