一种矩阵成像的方法及设备与流程

本申请涉及超声成像领域，特别涉及一种矩阵成像的方法，还涉及一种矩阵成像的设备。

背景技术：

超声合成孔径成像技术自合成孔径雷达技术引进以来，就得到了迅速发展，尤其在医学超声成像和工业无损检测方面的发展尤为迅速。近年来，对于提高合成孔径聚焦成像质量的研究也是居高不下。

目前，超声成像技术已是十分成熟，其配套的各类实验和成像方法有很多，但是由于其计算的复杂性，对应算法的运行频率较低，一般的计算机无法满足要求，导致成像效率相对较低，无法达到实时成像的要求。

因此，如何在保证成像质量的前提下，提升超声成像计算模块的运算，实现实时成像是本领域技术人员亟待解决的问题。

申请内容

本申请的目的是提供一种矩阵成像的方法，该方法在保证成像质量的前提下，提高了算法的运行频率以及成像效率，实现了实时成像；本申请的另一目的是提供一种矩阵成像的设备，也具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本申请提供一种矩阵成像的方法，该方法包括：

主机端将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至所述fpga设备端的内存中；

所述fpga设备端根据所述a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对所述距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据；

所述主机端接收所述fpga设备端返回的所述全聚焦图像数据。

优选的，所述主机端将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至所述fpga设备端的内存中之前还包括：

根据所述a-scan数据对所述fpga设备端中内存的数目和大小进行配置。

优选的，所述fpga设备端根据所述a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对所述距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据包括：

根据所述a-scan数据计算获得缺陷点的位置信息；

利用所述位置信息及索引值进行检索，获得所述距离矩阵；

对所述距离矩阵进行叠加，获得帧图像数据；

对所述帧图像数据进行叠加，获得所述全聚焦图像数据。

优选的，所述主机端接收所述fpga设备端返回的所述全聚焦图像数据之后还包括：

释放所述fpga设备端的内存及内核资源。

优选的，所述主机端接收所述fpga设备端返回的所述全聚焦图像数据之后还包括：

对所述全聚焦图像数据进行存储。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种矩阵成像的设备，包括：

主机端，用于将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至所述fpga设备端的内存中；并接收fpga设备端返回的全聚焦图像数据；

所述fpga设备端，用于根据所述a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对所述距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据。

优选的，所述主机端还用于根据所述a-scan数据对所述fpga设备端中内存的数目和大小进行配置。

优选的，所述fpga设备端具体用于根据所述a-scan数据计算获得缺陷点的位置信息；利用所述位置信息及索引值进行检索，获得所述距离矩阵；对所述距离矩阵进行叠加，获得帧图像数据；对所述帧图像数据进行叠加，获得所述全聚焦图像数据。

优选的，所述主机端还用于释放所述fpga设备端的内存及内核资源。

优选的，所述主机端还用于对所述全聚焦图像数据进行存储。

本申请所提供的一种矩阵成像的方法，包括主机端将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至所述fpga设备端的内存中；所述fpga设备端根据所述a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对所述距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据；所述主机端接收所述fpga设备端返回的所述全聚焦图像数据。该方法将a-scan数据作为并行量，通过fpga设备端进行并行化加速，提高了成像并行化程度，又极大地简化了硬件设计的复杂性，在保证成像质量的前提下，有效提高了算法的运行频率以及成像效率，实现了实时成像。

本申请还提供了一种矩阵成像的设备，也具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请所提供的一种矩阵成像的方法的流程示意图；

图2为本申请所提供的一种数据并行叠加处理的流程示意图；

图3文本申请所提供的一种fpga设备端的模块框图；

图4为本申请所提供的一种pc软件成像与fpga成像对比示意图；

图5为本申请所提供的一种加速平台初始化的流程示意图；

图6为本申请所提供的一种矩阵成像的设备的示意图。

具体实施方式

本申请的核心是提供一种矩阵成像的方法，该方法在保证成像质量的前提下，提高了算法的运行频率以及成像效率，实现了实时成像；本申请的另一核心是提供一种矩阵成像的设备，也具有上述有益效果。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

请参考图1，图1为本申请所提供的一种矩阵成像的方法的流程示意图，该方法可以包括：

s101：主机端将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至fpga设备端的内存中；

具体的，在进行数据传输之前，可以先构建基于fpga的超声合成孔径全聚焦成像平台，并将fpga设备端与主机端连接起来；然后在主机端构建具有控制作用的主控程序，该主控程序主要是控制设备之间相关数据的传输；最后对主机端的主控程序进行下载编译，实现合成孔径成像的流程化。其中上述fpga设备端与主机端之间可以通过pci-e总线实现连接，当然也可以为其他方式，不限于此。进一步，主机端则可以将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储在fpga设备端的内存中。

s102：fpga设备端根据a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据；

具体的，fpga设备端可以根据接收到的a-scan数据进行相应的转换，获得该a-scan数据对应的距离矩阵，进一步对距离矩阵进行并行叠加处理，获得最终的全聚焦图像数据。

优选的，上述fpga设备端根据a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据包括：根据a-scan数据计算获得缺陷点的位置信息；利用位置信息及索引值进行检索，获得距离矩阵；对距离矩阵进行叠加，获得帧图像数据；对帧图像数据进行叠加，获得所述全聚焦图像数据。

具体的，fpga设备端在接收到a-scan数据后，可以根据a-scan数据计算成像的区域，即缺陷点的位置信息；然后根据此位置信息以及预先生成的索引表中的索引值进行索引，获得距离矩阵，进一步在获得距离矩阵后，即可进行数据并行叠加处理，以获取全聚焦图像数据。具体的，请参考图2，图2为本申请所提供的一种数据并行叠加处理的流程示意图，其中，数据文本即为上述距离矩阵，对距离矩阵进行并行叠加，直至所有数据传输完成，即所有距离矩阵传输完成，获得帧图像数据，并将其保存；进一步，对帧图像数据进行并行叠加，直至叠加完成，获得全聚焦图像数据。

由此，可以将fpga设备端分为五个模块，以实现上述并行叠加处理的步骤。请参考图3，图3文本申请所提供的一种fpga设备端的模块框图。fpga设备端包括距离产生模块，索引转换模块，a扫存取模块，叠加模块，以及图像存储模块。其中，由于fpga设备端接收到的a-scan数据为单个数据，因此可利用a扫存取模块将单个a-scan数据进行合成并保存；再通过距离产生模块获得缺陷点的位置信息；然后根据位置信息以及索引值进行索引，获得距离矩阵；进一步通过图像存储模块进行并行叠加处理，依次获得帧图像数据和全聚焦图像数据；最后即可将帧图像数据和全聚焦图像数据存储至图像存储模块。

s103：主机端接收fpga设备端返回的全聚焦图像数据。

具体的，fpga设备端在完成整个并行算法后，可以将最终获得的全聚焦图像数据返回至主机端进行后续处理。其中，上述全聚焦图像数据可以以txt文本数据返回至主机端。

进一步，请参考图4，图4为本申请所提供的一种pc软件成像与fpga成像对比示意图，其基于模拟数据成像，在超声声速为1540m/s，采样频率为100mhz，信号频率为3.5mhz条件下，其中(a)为pc软件成像结果，(b)为fpga成像结果，可以看出，基于fpga成像的(b)缺陷明显，完全满足成像要求。在成像速率上fpga成像明显高于pc软件成像，综合显示，基于fpga的合成孔径成像系统优于pc软件成像。

本申请所提供的矩阵成像的方法，将a-scan数据作为并行量，通过fpga设备端进行并行化加速，在保证成像质量的前提下，有效提高了算法的运行频率以及成像效率，实现了实时成像。

在上述实施例的基础上：

作为一种优选实施例，在上述主机端将a-scan数据传输至fpga设备端，并存储至fpga设备端的内存中之前，还包括根据a-scan数据对fpga设备端中内存的数目和大小进行配置。

具体的，在主机端将a-scan数据传输至fpga设备端之前，可以先进行初始化。请参考图5，图5为本申请所提供的一种加速平台初始化的流程示意图，首先可以对成像的区域进行设定，成像区域设定后，可以生成用于索引相关数据的索引表，以便于后续过程中可根据相应的位置信息及索引值检索获得距离矩阵等；进一步则可根据a-scan数据对fpga设备端进行配置，主要配置用于存储a-scan数据的ram的数目及大小，其中，可以根据a-scan数据所占内存的大小进行配置，可有效降低内存的浪费。此外，当fpga设备端与主机端之间通过pci-e总线进行连接时，由于pcie接口不支持热插拔，可以先重启主机端，然后对fpga设备端的内进行配置，最后调用其内核程序，将a-scan数据传输至fpga设备端。

作为一种优选实施例，上述主机端接收fpga设备端返回的全聚焦图像数据之后还可以包括：释放fpga设备端的内存及内核资源。

具体的，fpga设备端将获取的全聚焦图像数据返回至主机端后，为保证fpga设备端的内存可循环利用，主机端可以将其内存和内核资源释放，以存储主机端再次发送的a-scan数据。

作为一种优选实施例，上述主机端接收fpga设备端返回的全聚焦图像数据之后还可以包括：对全聚焦图像数据进行存储。

具体的，主机端在接收到由fpga设备端返回的全聚焦图像数据之后，可以通过相应的显示器显示出来，还可以将其存储至相应的存储器，以备后续使用。

为解决上述问题，请参考图6，图6为本申请所提供的一种矩阵成像的设备的示意图，该设备可以包括：

主机端1，用于将a-scan数据传输至fpga设备端2，并存储至fpga设备端2的内存中；并接收fpga设备端2返回的全聚焦图像数据；

fpga设备端2，用于根据a-scan数据进行转换获得距离矩阵，并对距离矩阵进行叠加，获得全聚焦图像数据。

作为一种优选实施例，主机端1还用于根据a-scan数据对fpga设备端2中内存的数目和大小进行配置。

作为一种优选实施例，fpga设备端2具体用于根据a-scan数据计算获得缺陷点的位置信息；利用位置信息及索引值进行检索，获得距离矩阵；对距离矩阵进行叠加，获得帧图像数据；对帧图像数据进行叠加，获得全聚焦图像数据。

作为一种优选实施例，主机端1还用于释放fpga设备端2的内存及内核资源。

作为一种优选实施例，主机端1还用于对全聚焦图像数据进行存储。

对于本申请提供的设备的介绍请参照上述方法实施例，本申请在此不做赘述。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本申请所提供的矩阵成像的方法及设备进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围要素。