本申请涉及图像处理,尤其涉及一种空间复合成像方法和装置。
背景技术:
近年来,随着医学技术的不断进步和发展,影像学技术得到了飞速发展。而超声技术作为医学影像学技术的重要组成部分,在实际应用过程中表现出了实时性、无创性、成本低、操作简单等特点,在临床上被广泛运用,已成为医学诊断最常用的方式之一。超声成像的基本原理是利用超声脉冲遇到声阻抗发生变化的界面时将产生反射或散射脉冲信号,通过对这些信号的接收、处理,获得体内器官的图像。因此,早期诊断和治疗至关重要。
目前采用超声复合成像方式存在以下几个方面的缺陷:成像后存在低信噪比问题;低分辨率和低对比度问题;二维图像存在斑点噪声和伪影。
技术实现要素:
本申请提供一种空间复合成像方法和装置。
根据本申请的第一方面,本申请提供一种空间复合成像方法,包括:
数据采集步骤:探头沿着不同偏转方向对同一位置进行扫描,获取不同偏转角度的超声图像;
坐标转换步骤:将所述超声图像的极坐标系,转换为笛卡尔坐标系;
图像融合步骤:通过卡尔曼空间复合算法,对超声图像进行融合,生成融合图像;
图像修正步骤:对所述融合图像进行修正。
根据本申请的第二方面,本申请提供一种空间复合成像装置,包括:
数据采集模块,用于使用探头沿着不同偏转方向对同一位置进行扫描,获取不同偏转角度的超声图像;
坐标转换模块,用于将所述超声图像的极坐标系,转换为笛卡尔坐标系;
图像融合模块,用于通过卡尔曼空间复合算法,对超声图像进行融合,生成融合图像;
图像修正模块,用于对所述融合图像进行修正。
根据本申请的第三方面,本申请提供一种超声多普勒流体信号处理装置,包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如上所述的方法。
根据本申请的第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现如上所述的方法。
由于采用了以上技术方案,使本申请具备的有益效果在于:
在本申请的具体实施方式中,包括通过卡尔曼空间复合算法,对超声图像进行融合,生成融合图像并对所述融合图像进行修正;本申请利用卡尔曼具有超高的时效性,在超声领域具有先天的优势,以及对数据存在一定的滤波效果,将卡尔曼数据融合引入超声图像空间复合,可以利用卡尔曼的特性有效的抑制超声图像的斑点噪声、伪影等不利因素影响,因而解决了低分辨率和低对比度的问题,此外卡尔曼数据融合对加权系数进行动态规划,从而使左偏、右偏数据更好融合,达到降噪和融合增强效果。
附图说明
图1为现有的卡尔曼滤波流程示意图;
图2为本申请方法在一种实施方式中的流程图;
图3为本申请方法在一种实施方式中的图像处理流程图;
图4为本申请装置在一种实施方式中的程序模块示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。本申请可以以多种不同的形式来实现,并不限于本实施例所描述的实施方式。提供以下具体实施方式的目的是便于对本申请公开内容更清楚透彻的理解,其中上、下、左、右等指示方位的字词仅是针对所示结构在对应附图中位置而言。
然而,本领域的技术人员可能会意识到其中的一个或多个的具体细节描述可以被省略,或者还可以采用其他的方法、组件或材料。在一些例子中,一些实施方式并没有描述或没有详细的描述。
本文中为部件所编序号本身,例如“第一”、“第二”等,仅用于区分所描述的对象,不具有任何顺序或技术含义。
此外,本文中记载的技术特征、技术方案还可以在一个或多个实施例中以任意合适的方式组合。对于本领域的技术人员来说,易于理解与本文提供的实施例有关的方法的步骤或操作顺序还可以改变。因此,附图和实施例中的任何顺序仅仅用于说明用途,并不暗示要求按照一定的顺序,除非明确说明要求按照某一顺序。
卡尔曼滤波的具体做法如下,设系统模型为:
1.根据k时刻状态推出k+1时刻状态,并更新状态向量的方差p:
p(k+1|k)=ap(k)at+q
2.根据量测信息修正估计值,并修正方差:
p(k+1)=(i-k(k+1)hk)p(k+1|k)
其中矩阵k是卡尔曼增益:
该过程可完成k时刻到k+1时刻的状态地推,因此只要给出零时刻的初始状态,即可根据每个时刻的量测信息完成对状态的实时估计。
实施例一:
如图2、图3所示,本申请的空间复合成像方法,其一种实施方式,包括以下步骤:
步骤202:数据采集步骤:探头沿着不同偏转方向对同一位置进行扫描,获取不同偏转角度的超声图像。
超声图像正常范围外的像素值称作异常值,一般情况下,异常值是指位于平均值前后3个标准差范围以外的值。图像中的异常值分为高异常值和低异常值,通常是有组织反射的强回声和弱回声导致的。对超声而言,高异常值一般横向模糊,镜面伪像或者噪声的形式表现。低异常值通常出现在阴影或丢失反射信息的区域,一般比较少见。从不同角度对目标物进行扫描,对同一目标点得到的一组像素值也是有差异的。因上述原因,在超声领域,多个角度或多张图像进行复合成像,可有效的减少模糊、伪像,以及可对超声不可扫描部分区域更好的显象。
进一步地,步骤202可以包括从硬件层获取左偏图像、不偏图像和右偏图像。
步骤204:坐标转换步骤:将超声图像的极坐标系,转换为笛卡尔坐标系。用于将数据形式转换成真实形式,即矩阵转扇形。
步骤206:图像融合步骤:通过卡尔曼空间复合算法,对超声图像进行融合,生成融合图像。
进行卡尔曼融合时,按照矩阵列进行融合,因二维卡尔曼难度及计算量较大,仅需根据实际需求,在坐标转换中,每列即为扫描数据,且经过坐标转换后数据极大一部分初始值皆为0,很大程度上对卡尔曼融合对初始值太过敏感进行了一定的抑制作用。
进一步地,步骤206可以包括:将所述左偏图像和所述右偏图像进行卡尔曼数据融合生成所述融合图像
步骤208:图像修正步骤:对融合图像进行修正。
进一步地,步骤208可以包括:
将融合图像和不偏图像进行加权叠加,其中融合图像和不偏图像的加权系数可动态调整,在本实施方式中,融合图像和不偏图像的加权系数均为0.5。
标准空间复合方法,对伪影、模糊、异常值有很大的抑制作用。
本申请利用卡尔曼具有超高的时效性,在超声领域具有先天的优势,以及对数据存在一定的滤波效果,将卡尔曼数据融合引入超声图像空间复合,可以利用卡尔曼的特性有效的抑制超声图像的斑点噪声、伪影等不利因素影响,另卡尔曼数据融合根据相关数据的方差,状态对加权系数进行动态规划,从而使左偏、右偏数据更好融合,达到降噪和融合增强效果。
实施例二:
如图4所示,本申请的空间复合成像装置,其一种实施方式,包括数据采集模块、坐标转换模块、图像融合模块和图像修正模块。
数据采集模块,用于使用探头沿着不同偏转方向对同一位置进行扫描,获取不同偏转角度的超声图像;
坐标转换模块,用于将超声图像的极坐标系,转换为笛卡尔坐标系。
超声图像正常范围外的像素值称作异常值,一般情况下,异常值是指位于平均值前后3个标准差范围以外的值。图像中的异常值分为高异常值和低异常值,通常是有组织反射的强回声和弱回声导致的。对超声而言,高异常值一般横向模糊,镜面伪像或者噪声的形式表现。低异常值通常出现在阴影或丢失反射信息的区域,一般比较少见。从不同角度对目标物进行扫描,对同一目标点得到的一组像素值也是有差异的。因上述原因,在超声领域,多个角度或多张图像进行复合成像,可有效的减少模糊、伪像,以及可对超声不可扫描部分区域更好的显象。
图像融合模块,用于通过卡尔曼空间复合算法,对超声图像进行融合,生成融合图像。
进行卡尔曼融合时,按照矩阵列进行融合,因二维卡尔曼难度及计算量较大,仅需根据实际需求,在坐标转换中,每列即为扫描数据,且经过坐标转换后数据极大一部分初始值皆为0,很大程度上对卡尔曼融合对初始值太过敏感进行了一定的抑制作用。
图像修正模块,用于对融合图像进行修正。
标准空间复合方法,对伪影、模糊、异常值有很大的抑制作用。
进一步地,数据采集模块还可以用于从硬件层获取左偏图像、不偏图像和右偏图像。
进一步地,图像融合模块,还可以用于将左偏图像和右偏图像进行卡尔曼数据融合生成融合图像。
进一步地,图像修正模块,还可以用于将融合图像和不偏图像进行加权叠加。其中融合图像和不偏图像的加权系数可动态调整,在本实施方式中,融合图像和不偏图像的加权系数均为0.5。
本申请利用卡尔曼具有超高的时效性,在超声领域具有先天的优势,以及对数据存在一定的滤波效果,将卡尔曼数据融合引入超声图像空间复合,可以利用卡尔曼的特性有效的抑制超声图像的斑点噪声、伪影等不利因素影响,另卡尔曼数据融合根据相关数据的方差,状态对加权系数进行动态规划,从而使左偏、右偏数据更好融合,达到降噪和融合增强效果。
实施例三:
本申请的空间复合成像装置,其一种实施方式,包括存储器和处理器。
存储器,用于存储程序;
处理器,用于通过执行存储器存储的程序以实现实施例一中的方法。
实施例四:
一种计算机可读存储介质,包括程序,该程序能够被处理器执行以实现实施例一中的方法。
本领域技术人员可以理解,上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等。
以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明,不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换。