扫描接收并记录下所在位置的微波单频回波信号。微波扫描天线交替实现信号发 射和接收;或微波发射天线和微波接收天线呈阵列排列，同时进行发射微波信号和接收微 波回波信号微波信号发生单元为多个信号发生器，为系统提供微波宽带脉冲信号和微波单 频相干信号。
[0026] 分别成像:根据微波宽带脉冲回波信号生成雷达探测图像，根据微波单频回波信 号生成断层扫描图像。
[0027]具体实施过程如下:微波雷达成像原理利用合成孔径雷达原理，以一个小天线作 为单个辐射单元，沿一直线方向不断移动扫描，在移动中选择若干位置发射信号，接收相应 的发射位置的回波信号，存贮接收信号的振幅和相位。通过微波天线记录接收到微波散射 信号的时间，即可算出时延，而微波天线与病灶的距离固定，故可得到微发射天线到病灶的 距离，从而进行精确的成像。微波断层成像方法类似于计算机断层摄影术，是一种电磁逆散 射方法，通过在散射体外部观测到的电磁场来反演成像区域的电磁特征参数分布，从而判 断散射体目标的位置、形状和尺寸分布等信息。将接收的微波单频回波信号，根据电磁特征 参数分布及散射体目标的位置、形状和尺寸分布信息生成断层扫描图像。
[0028] 图像融合:将所述雷达探测图像和所述断层扫描图像中一幅图像的像素点映射到 另一幅图像中，使两幅图像的相关像素点在空间位置上达到一致完成该两幅图像的融合。
[0029] 具体实施过程如下：图像融合包括多种方法:一种方法为标记法，在所述雷达探测 图像和所述断层扫描图像两者中图像的特征点处进行标记，将所述雷达探测图像和所述断 层扫描图像的图像标记重合对所述雷达探测图像和所述断层扫描图像进行融合，在图像融 合时，将所述雷达探测图像和所述断层扫描图像的图像标记进行识别，然后将识别图像作 为界标进行图像融合，识别图像标记特征，可以使图像融合更精确。具体实施例中，在进行 标记后对图像进行优化，分割后，对分割区域进行图像融合。图像标记软件设计成将图像的 特征点识别作为图像合成的界标。图像标记软件根据所述雷达探测图像和断层扫描图像对 组织识别的标记、淋巴结识别的标记以及特征部分的标记，在坐标轴上形成重合点，完成所 述雷达探测图像和断层扫描图像的融合，该方法同样适用于其他方式组合的二维或三维乳 房图像。还包括了对多模态微波乳房图像的显示，显示乳房的二维和三维信息，对病灶区域 的标记。
[0030] 具体步骤如下：
[0031] 图像配准
[0032] 通过使用匹配、叠加等处理手段，将多幅图像中的同一对象保持在图像中的同一 位置，使其具有相同的空间坐标的过程。
[0033] 在微波断层扫描图像与微波雷达图像的配准中，将相对稳定的微波断层扫描图像 作为参考图象I，将微波雷达图像作为浮动图像II，进行基于像素的最大互信息法的图像配 准，流程图如图3所示下：
[0034] 刚体变换包括比例变换，在二维图像II中，点（X1，yi)经过刚性变换到点(X2，y 2)应 用公^
[003: (1)
[0036]其中，α为旋转角度，κ为尺度参数.
[0037] 互信息相关性评估。将两幅待配准的图像的灰度值分别看作两个随机变量Α和Β， 范围0到255,边缘概率分布分别为PA(a)和PB(b)，联合概率分布为PAB(a，b)，则可以得到A与 B的边缘熵和联合熵分别为:H(A)，H(B)和H(A，B)。则有：
[0038] I a b
[0039] 随机变量A和B的归一化互信息相关评估函数I(A，B)，为：
[0040]
(3)
[0041 ] 当两幅基于共问解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应像素的灰度互相关信 息值I(A，B)应该达到最大。
[0042] 还包括图像优化模块，所述图像优化模块以所述断层扫描图像和所述雷达探测图 像的相似性侧度来衡量两幅图像的相似程度进行融合优化。刚体变换完成后，图像优化模 块需进一步找到一种相似性侧度来衡量两幅图像的相似程度，需要不断的变换参数α和K， 使得相似侧度达到最优，其中尺度参数Κ变化范围为0到1，旋转角度范围为0到180度。
[0043] ①将α与Κ变换范围集合为坐标轴的单位向量:Ci = e(i = l，2,…，N);
[0044] ②记录初始值位置向量为Ρ〇= (α〇，Κο);
[0045] ③对1 = 1，2，一，叱将？^移至目标函数1以，8)延^方向的极大值位置，记下此点 Pi;
[0046] ④对i = 1，2，…，N，将ci+1 赋给ci，并置 cN = P『P0;
[0047] ⑤将Pn移至目标函数I(A，B)在CN方向上的极大值点，并记录此点的Po;
[0048] ⑥重复步骤②到⑤，直至函数值I (A，B)不再增大。
[0049] 本发明的优选实施方式为:在进行图像融合之前还包括进行图像预处理。
[0050] 微波断层扫描图像预处理方法如下：基于微波断层扫描成像受外界干扰因素大， 图像预处理我们利用点运算来进行对比度的扩展，使图像清晰，特征明显，假定原图像f(x， y)的灰度范围为[a，b]，变换后的图像g(x，y)的灰度范围线性的扩展至[c，d]，则存在灰度 线性变换表达式为：
[0051]
[0052] 当图像中大部分像素的灰度级分布在区间[a，b]内，fmax为原图的最大灰度级，只 有很小一部分的灰度级超过了此区间，则为了改善增强效果，我们令
[0053]
[0054]通过对图像的线性拉伸，可以有效改善图像对比度效果。
[0055] 微波雷达图像预处理方法如下：由于微波雷达成像除了存在的固有问题斑点噪声 外，同时还存在随机出现的亮点高频噪声，我们利用低通递归滤波方法对其进行预处理。
[0056] 假设第η幅微波雷达图像中各像素点的灰阶值用Xn(i，j)表示，α为相关系数，则处 理后的图像y n(i，j)为
[0057] yn(i, j)=a*yn-i(i, j) + (l-a)*xn(i, j) (4)
[0058] 由式(4)可以得知，当前每个像素点的值只取决于本像素点的输入及上一次的输 出，与其他像素的值无关，我们借助一维的Z变换方法来分析它的频率特性，分析各个像素 点自身的频率响应，即有：
[0059] y(n) =a*y(n-l) + (l_a)*x(n) (5)
[0060] 其传递函数为，
[0061] H(z)=Y(z)/X(z) = (l-a)/(l-az_1) (6)
[0062] 在仿真试验中，取值a为〇. 2，0.6以及0.8的幅频特性，a值越大，高频成分被抑制的 越厉害，削弱斑点噪声越明显。
[0063] 如图1、图2所示，本发明的【具体实施方式】是：本发明构建一种多模态微波成像系 统，包括微波信号发生单元1、微波信号接收单元2、雷达成像单元3、断层扫描成像单元4、融 合处理单元5,所述微波信号发生单元1对待测区域发生微波宽带脉冲信号和微波单频相干 信号，所述微波信号接收单元2接收微波宽带脉冲回波信号和微波单