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摘要
超声医学成像因非侵入式、成本低且实时性好而被广泛应用。超声波动方程具有严重的离散不适定问题，迭代化与正则化结合可以解决这一问题，但重建图像质量较差。为解决这一问题，本文在矩量法基础上，引入Tikhonov-Gaussian方法中的滤波因子，用于校正较小奇异值，将复杂的不适定问题转化为容易求解的最小二乘问题，重构出高质量图像。通过实验数据分析，改进后的截断完全最小二乘算法（truncated total least squares,TTLS）重建质量更高，效果更好，相对误差降低了1.16201%，峰值信噪比提高了0.29132%，信噪比提高了3.0269%，结构相似性提高了1.72531%，图像对比度提高了14.21319%。
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