CN106680825B - 一种声学阵列成像系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种声学阵列成像系统及方法。该系统包括：数据采集模块101、第一成像模块102、第二成像模块103和图像复合模块104。该方法包括以下步骤：对声学阵列中的阵元依次发射并采回波信号,得到解析信号；根据发射阵元和阵列中接收阵元之间的声传播关系得到延时值，根据解析信号和延时值计算接收阵元的图像；采用级联式并行复合处理单元对所有接收阵元的图像进行复合；将所有复合图像进行叠加，再进行包络处理，获得全矩阵数据采集成像结果。本发明有益于在采集各个阵元数据时就进行处理，所以占用的存储空间少、采用并行提高运算速度、实际应用中计算耗时小、可实现高帧率成像，适用于实时数据处理和高分辨成像。此外，本发明适用于在不同的频率和应用场景下的声学阵列成像。

Description

一种声学阵列成像系统与方法

技术领域

本发明涉及声学阵列成像技术领域，尤其涉及一种分布式并行全矩阵声学阵列成像系统与方法。

背景技术

目前，声学阵列成像对于工业无损检测、医学及水下检测等行业都具有重要的意义，近些年来得到了广泛应用。

超声阵列检测技术是基于超声阵列换能器，利用超声纵波或者横波，对工业中零部件进行无损检测的一种方法。超声阵列检测技术还能够用于检测如复合材料等结构复杂的材料。该方法具有极大的灵活性，可以检测不规则形状零件，相对于传统的单阵元探伤方式，具有探查面积大、信噪比高、检测结果直观等优点。

工业检测领域常用的超声阵列检测方法包括直接接触式相控阵成像和经楔块折射式相控阵成像，不同的成像方法适用于不同的应用场景。

发明内容

本发明的目的在于，为解决现有技术中，全聚焦成像方法中，每次接收过程均为全孔径采集数据，此过程需要占用大量的存储空间，并且由于后期处理过程计算耗时大，导致帧率偏低，不适用实时成像。

为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种声学阵列成像系统，该系统包括：数据采集模块101、第一成像模块102、第二成像模块103和图像复合模块104。

其中，数据采集模块101，用于对声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号。其中，数据采集模块101具体用于：采用希尔伯特变换获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号，所述希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

还可以采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号。

第一成像模块102，用于根据声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的所述解析信号和延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像。

其中，第一成像模块102具体采用以下形式：根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像。分布式计算采用多核处理器进行分核处理，分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道；根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，分布式计算采用电路模块进行处理。

第二成像模块103，对每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像。

其中，第二成像模块103采用树形的级联式复合处理单元对每一个阵元对应的图像进行复合，得到阵列接收复合图像。

图像复合模块104，采用并行复合处理单元对每一个发射阵元的阵列接收复合图像进行复合，获得全聚焦图像，再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

另一方面，本发明提供了一种声学阵列成像方法，该方法包括以下步骤：对声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号。

其中，对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号的步骤中包括：采用希尔伯特变换获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

还可采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号。

根据声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的解析信号和延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像。

其中，根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像。分布式计算采用多核处理器进行分核处理，分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道；根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，分布式计算采用电路模块进行处理。

对每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像。

其中，复合方式采用树形的级联式复合处理单元对每一个接收阵元对应的图像进行复合。

将所有得到的阵列接收复合图像进行叠加，获得全聚焦图像；再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

本发明提供了一种声学阵列成像系统及方法，本发明有益效果为:在采集各个阵元数据时实时进行处理，所以占用的存储空间少、采用并行提高运算速度、实际应用中计算耗时小、可实现高帧率成像，适用于实时数据处理和高分辨成像。此外，本发明适用于在不同的频率和应用场景下的声学阵列成像。

附图说明

图1(a)为现有超声阵列纵波扫描成像检测的示意图；

图1(b)为现有超声阵列横波扫描成像检测的示意图；

图2为现有全聚焦成像方法收发模式示意图；

图3为现有全聚焦成像发射、接收的空间几何关系示意图；

图4为现有全聚焦成像方法与SAFT波束仿真对比示意图；

图5为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统模块结构图；

图6为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统结构图；

图7为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统示意图；

图8为本发明实施例提供的一种第一成像模块实现框图；

图9为本发明实施例提供的一种第二成像模块103中级联式单阵元发射-阵列接收图像组合模块机构图；

图10为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像方法流程图；

图11(a)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-第1阵元接收的图像；

图11(b)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-第16阵元接收的图像；

图11(c)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-第32阵元接收的图像；

图12(a)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-阵列接收的图像；

图12(b)为本发明实施例提供的一种第16阵元发射-阵列接收的图像；

图12(c)为本发明实施例提供的一种第32阵元发射-阵列接收的图像；

图13为本发明实施例提供的一种全矩阵数据采集图像。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1分别给出了直接接触式扇形扫查和经楔块产生横波S型扫查示意图。

图1(a)为一种超声阵列纵波扫描成像检测的示意图。如图1所示，电子系统通过控制不同阵元的延时，从而改变入射纵波的角度，达到对扇形区域成像的目的，这种方式称为B模式成像。

图1(b)为本发明实施例提供的一种超声阵列横波扫描成像检测的示意图。如图1(b)所示，电子系统控制不同阵元的延时，并使入射纵波沿着楔块内部斜入射到零件上，从而达到利用折射横波对扇形区域成像的目的，这种方式称为S模式成像。S模式成像需计算超声通过楔块折射进入试块的声程，可利用费马定理进行计算。

图2为一种全聚焦成像方法收发模式示意图。如图2所示，在发射模式中，传感器阵列中的单个阵元依次发射，在接收模式中，传感器阵列中采用全部阵列接收单个阵元发出的回波数据，全矩阵数据采集包含了任意两个阵元间发射与接收的组合关系，用于合成图像。

图3为一种全聚焦成像发射、接收的空间几何关系示意图。如图3所示，以第一种直接接触式成像模式为例进行介绍，计算聚焦延时的空间几何关系，对空间某点P，设第n个发射阵元延时为τ_n，第m个接收阵元延时为τ_m，采集的信号为s_m,n(t)，总阵元数目为N，则全聚焦成像方法表示为：

其中

采用频域分析方法，当阵元发射单一频率信号时，全聚焦成像可表示为：

将τ_m和τ_n带入式(4)化简，省去常数后的合成波束表示为：

得到仿真结构如图4。其中θ表示波束角度。P_SF(θ)表示波束模式。

图4为一种全聚焦成像方法与SAFT波束仿真对比示意图。如图4所示，可以看出，全聚焦成像方法对栅瓣和旁瓣的抑制效果均优于SAFT。因此全聚焦成像方法常作为成像质量的“黄金标准”。但每次接收过程均为全孔径采集数据，因此需要占用大量的存储空间；同时由于计算耗时大，导致帧率偏低，不适合于实时处理。因此，亟需提出一种新的处理方法和系统架构，减少存储空间，提高运算速度，解决上述问题。

其中，合成孔径成像方法(SAFT)与常规超声成像和其他方式的合成孔径成像方法相比，能够提高帧率、信噪比和对比度。SAFT首先利用单个阵元发射球面波，覆盖整个成像区域；然后接收全阵列信号，利用延时叠加，计算得到低分辨率超声图像。近年来，关于合成发射孔径成像方面的研究集中在如何减少复杂度、提高帧率、探测深度和横向分辨率等方面。

图5为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统模块结构图。如图5所示，一种声学阵列成像系统包括：数据采集模块101、第一成像模块102、第二成像模块103和图像复合模块104。

数据采集模块101，用于对声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号。

其中，数据采集模块101具体用于：采用希尔伯特变换获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号，希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

还可以采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号。

第一成像模块102，用于根据声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的解析信号和延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像。

其中，第一成像模块102具体采用以下形式根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，分布式计算采用多核处理器进行分核处理，分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道；根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元中对应的图像，分布式计算采用电路模块进行处理。

第二成像模块103，对每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像。

其中，第二成像模块103采用树形的级联式复合处理单元对每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到阵列接收复合图像。

图像复合模块104，采用并行复合处理单元对每一个发射阵元的阵列接收复合图像进行复合，获得全聚焦图像，再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

图6为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统结构图。如图6所示，数据采集模块包括超声阵列换能器，超声阵列换能器的N(N为正整数)个阵元接收超声阵列换能器的第一个阵元发射超声波的回波信号，处理系统对回波信号采用希尔伯特或Reilly窄带算法的方法获取回波信号的解析信号。

其中，采用希尔伯特变换得到解析信号：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

希尔伯特变换的实时实现较为困难，本发明提供采用改进Reilly窄带方法。在设计原型滤波器时，按照超声换能器的通带设计为带通滤波器，然后利用频移得到带通形式的Reilly滤波器。从理论分析可以得出，由于带通作用，减少带外噪，信噪比较直接设计解析滤波器方法有一定的改善。

根据第一个阵元与每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算出每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的解析信号和延时值通过分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像。利用所有的单阵元发射-单阵元接收图像，通过复合，既可以得到单阵元发射-阵列接收复合图像。多次执行采集模块与第一成像模块102所执行的步骤，直到获得N个阵元的单阵元发射-阵列接收复合图像。

具体地，多次执行的步骤包括：从第一个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第一回波信号，根据第一回波信号产生多个对应的图像；第二个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第二回波信号，根据第二回波信号产生多个对应的图像；以此类推，到第N个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第N回波信号，根据第N回波信号产生多个对应的图像。

将第一回波信号产生得多个对应的图像进行复合，得到第一个单阵元发射-阵列接收复合图像，以此类推，将第N回波信号产生得多个对应的图像进行复合，得到第N个单阵元发射-阵列接收复合图像。

将得到的N个单阵元发射-阵列接收复合图像采用并行复合处理单元对其进行复合，获得全聚焦图像，再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。分布式并行全矩阵声学阵列成像系统按照不同发射阵元依次工作。对于每次发射，成像系统采用顺序执行，例如阵元1和阵元2发射，是两次发射成像过程，可以使用一套成像软硬件系统来完成，而不需要采用冗余的系统。

此外，单发、单收信号经过希尔伯特变化生成解析复信号。复信号被送入一个数据索引数组中缓冲。然后由延时生成表模块按照单阵元发射—单阵元接收的中发射、接收阵元位置，计算得到每一个像素点的索引值，然后读取相应的信号，存储至二维图像数据结构中。

优选地，如果数据索引表采用软件实现，则由一个可读写的数组完成；如果数据索引表采用硬件实现，则由一个双口存储器实时完成索引。延时生成表，可以由处理器计算得出，然后存储在实时处理模块中。此外，第二成像模块还用于采用并行复合处理单元对所述每一个接收阵元的复合接收阵元图像进行复合，得到总复合图像。

图像复合模块，用于将所有得到的复合图像进行叠加，获得全聚焦图像；再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

此外，执行依次发射各个阵元，可以得到所有的单阵元发射-阵列接收图像。该模块主要由各个单阵元发射-阵列接收图像缓冲器和复合模块组成，通过复合各个单阵元发射-阵列接收图像，得到全矩阵数据采集图像。通过计算图像包络作为最终的成像结果。对超声扫描线信号可以通过正交解调，得到扫描线信号的包络，解调过程是利用解析信号的方式获取的，解析信号在信号分析中十分有用，常常用于获取信号的瞬时幅度和频率。

图7为本发明实施例提供的一种分布式声学阵列成像系统示意图。如图7所示，从第一个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第一回波信号，根据第一回波信号产生多个对应的图像；第二个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第二回波信号，根据第二回波信号产生多个对应的图像；以此类推，到第N个阵元发射超声波，多个阵元依次接收第N回波信号，根据第N回波信号产生多个对应的图像。

将第一回波信号产生得多个对应的图像进行复合，得到第一个发射阵元的阵列接收复合图像，以此类推，将第N回波信号产生得多个对应的图像进行复合，得到第N个发射阵元的阵列接收复合图像。

将得到的第N个发射阵元的阵列接收复合图像采用并行复合处理单元对进行复合，获得全聚焦图像，再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

图8为本发明实施例提供的一种第一成像模块实现框图。如图8所示，为单阵元发射—单阵元接收成像模块。单发-单收信号经过希尔伯特变化生成解析复信号。复信号被送入一个数据索引数组中缓冲。然后由延时生成表模块按照单阵元发射—单阵元接收的中发射、接收阵元位置，计算得到每一个像素点的索引值，然后读取相应的信号，存储至二维图像数据结构中。

优选地，如果数据索引表采用软件实现，则由一个可读写的数组完成；吗如果数据索引表采用硬件实现，则由一个双口存储器实时完成索引。延时生成表，可以由处理器计算得出，然后存储在实时处理模块中。

图9为本发明实施例提供的一种第二成像模块中的级联式单阵元发射-阵列接收图像组合模块机构图。如图9所示，单阵元发射-单阵元接收图像通过树形的级联方式进行复合，从而产生单阵元发射-阵列接收图像。以8阵元为例，由上一步产生的8个图像，通过两两组合，产生4幅1阶图像；然后复合，产生2幅2阶图像；最后产生3阶图像，即为单阵元发射-阵列接收图像。

图10为本发明实施例提供的一种声学阵列成像方法流程图。如图10所示，一种声学阵列成像方法，该方法包括步骤S201-S204:

步骤S201：对声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号。

具体地，对回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号的步骤中包括：采用希尔伯特变换获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号，

希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

还可以采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号。

步骤S202：根据声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的解析信号和延时值计算获得每一个接收阵元的对应的图像。其中，根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，分布式计算采用多核处理器进行分核处理，分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道；根据得到的解析信号和延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，分布式计算采用电路模块进行处理。

步骤S203：采用并行复合处理单元对每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像。其中，此步骤中还包括：通过树形的级联式复合处理单元对每一个接收阵元的复合接收阵元图像进行复合。此外，采用并行复合电路对得到每一个阵元的图像进行复合，得到复合图像的步骤包括：采用树形的级联式复合电路对每一个阵元的图像进行复合，采用的专用的电路模块进行实现，包括专用集成电路或FPGA等，通过不同参数的相同电路模块，实现分布式并行计算。

步骤S204：将所有得到的阵列接收复合图像进行叠加，获得全聚焦图像；再将全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

图11(a)、(b)、(c)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-第1阵元接收的图像、第1阵元发射-第16阵元接收的图像、第1阵元发射-第32阵元接收的图像。如图11(a)、(b)、(c)所示，采用模拟计算的发射接收声场作为算法的输入。成像对象为12个散射点，分别分布距离换能器深度为20mm、30mm、40mm和50mm；水平坐标分别为-5mm，0mm和5mm。模拟计算的声学换能器参数为：32阵元0.6mm间隙的相控阵超声换能器。

我们首先计算第一个阵元发射，第1、16和32个阵元接收的单阵元发射—单阵元接收图像。为了直观，把图像进行显示。从图中可以看出，由于单发单收，信息不足以区分成像对象。

由于以上的所有单发单收的处理过程相同，区别仅仅是阵元坐标位置不同，可以采用相同的软件或硬件模块进行实现，从而达到了分布式实现的目的。

图12(a)、(b)、(c)为本发明实施例提供的一种第1阵元发射-阵列接收的图像、第16阵元发射-阵列接收的图像、第32阵元发射-阵列接收的图像。如图12(a)、(b)、(c)所示，采用模拟计算的发射接收声场作为算法的输入。成像对象为12个散射点，分别分布距离换能器深度为20mm、30mm、40mm和50mm；水平坐标分别为-5mm，0mm和5mm。模拟计算的声学换能器参数为：32阵元0.6mm间隙的相控阵超声换能器。从图中可以看出，单发-阵列接收图像已经可以对目标进行成像。不同发射阵元的成像结果中，仅仅是散射点的弯曲方向不同，阵元发射相当于观察方向，不同阵元发射导致不同的观察方向，所以结果类似，但是不完全相同。

图13为本发明实施例提供的一种全矩阵数据采集图像。如图13所示，在以上单发阵列收图像的基础之上，把所有单发-阵列接收成像进行组合，即可以得到全矩阵数据采集图像。图12给出了全矩阵数据采集图像，从中可以看出，全矩阵采集图像对目标进行成像比原来的图像更加清晰。

本发明提供了一种声学阵列成像系统及方法，本发明有益效果为:在采集各个阵元数据时实时进行处理，所以占用的存储空间少、采用并行提高运算速度、实际应用中计算耗时小、可实现高帧率成像，适用于实时数据处理和高分辨成像。此外，本发明适用于在不同的频率和应用场景下的声学阵列成像。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种声学阵列成像系统，其特征在于，包括：数据采集模块101、第一成像模块102、第二成像模块103和图像复合模块104；其中，

数据采集模块101，用于对所述声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集所述声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对所述回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号；

第一成像模块102，用于根据所述声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的所述解析信号和所述延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像；

第二成像模块103，对所述每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像；

图像复合模块104，采用并行复合处理单元对所述每一个发射阵元的阵列接收复合图像进行复合，获得全聚焦图像，再将所述全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块101具体用于：采用希尔伯特变换或采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号，所述希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

其中，τ表示变换积分中的变量。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一成像模块102具体采用以下形式：根据得到的所述解析信号和所述延时值，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，所述分布式计算采用多核处理器进行分核处理，所述分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第一成像模块102具体用于：根据得到的所述解析信号和所述延时值，采用所述分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，所述分布式计算采用电路模块进行处理。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第二成像模块103具体采用树形的级联式并行复合电路对所述每一个阵元对应的图像进行复合，得到阵列接收复合图像。

6.一种声学阵列成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

对所述声学阵列中的每一个阵元依次发射超声波，并采集所述声学阵列中的每一个阵元的回波信号,对所述回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号；

根据所述声学阵列中每一个阵元之间的物理几何关系或通过介质折射时计算每一个阵元的声传播关系，根据声传播关系得到每一个接收阵元通道在每一个像素点的延时值，根据得到的所述解析信号和所述延时值计算，采用分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像；

对所述每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到每一个发射阵元的阵列接收复合图像；

采用并行复合处理单元对所述每一个发射阵元的阵列接收复合图像进行复合，获得全聚焦图像，再将所述全聚焦图像取图像包络，获得全矩阵数据采集成像结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述回波信号分别进行解析变换处理，获取相应的解析信号的步骤中包括：采用希尔伯特变换或采用Reilly窄带算法获取每一个阵元的回波信号相应的解析信号，所述希尔伯特变换公式为：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希尔伯特变换,x(t)表示回波信号，希尔伯特变换积分形式为：

其中，τ表示变换积分中的变量。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据得到的所述解析信号和所述延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像的步骤包括：

所述分布式计算采用多核处理器进行分核处理，所述分核处理包括：采用一个处理器核实现一个或多个单通道的图像生成，然后利用多核或多处理器并行的计算所有接收通道。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据得到的所述解析信号和所述延时值计算获得每一个接收阵元对应的图像的步骤包括：

根据得到的所述解析信号和所述延时值，采用所述分布式计算获得每一个接收阵元对应的图像，所述分布式计算采用电路模块进行处理。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用并行复合处理单元对所述每一个发射阵元的阵列接收复合图像进行复合，获得全聚焦图像的步骤包括：

复合方式采用树形的级联式复合处理单元对所述每一个接收阵元对应的图像进行复合，得到阵列接收复合图像。