专利名称：基于帧的超声图像处理方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种数字图像处理领域，特别是涉及一种基于帧的超声图像处理方法及系统。
背景技术：
超声成像，通常来说，是通过沿着已知的方向发送一组超声波，当其遇到不同声抗组织时，产生回声，利用超声波探测技术，形成二维图像，二维图像上的每个点对应照射物体不同位置的超声反射强度。在超声图像形成过程中，当超声波长与照射物体表面粗糙度相当时，就会产生散斑噪声。散斑噪声的存在，容易导致检测和增强照射物体的边缘非常困难。因此，需要一种图像边缘增强技术对图像进行处理。典型的边缘增强技术有(1)，一阶微分算子，是指用固定尺寸的一阶微分算子与图像做卷积，然后提取图像的高频分量，再在高频分量上取阈值得到边缘区域，或者把高频分量叠加到原图上得到边缘增强图像；(2) 二阶微分算子，是指采用固定尺寸的二阶微分算子与图像做卷积，提取图像的高频分量，然后取阈值或与原图叠加。(3)低通滤波方法，是指先采用低通滤波器(如高斯滤波器)对图像做低通滤波，得到图像的低频信息，用原始图像减去低频信息，得到图像的高频信息，把高频信息叠加到原图上得到边缘增强图像。上述几种方法可以在较短的时间内增强图像的边缘，但是，在增强边缘的同时也增强了散斑噪声，而且会把边缘和散斑噪声变宽。
发明内容
基于此，有必要针对超声图像增强技术中，在增强边缘的同时会增强散斑噪声，并且把边缘和散斑噪声变宽的问题，提供一种基于帧的超声图像处理方法及系统。一种基于帧的超声图像处理方法，包括如下步骤步骤A、获取图像帧信息，并分别计算当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵，根据当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵计算所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量； 步骤B、根据所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量，判断当前帧和前一帧是否相关，若是，则执行步骤C ;若否，则执行步骤D ;步骤C、将所述当前帧和所述前一帧融合，得到中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵，跳转执行步骤E ;步骤D、将所述当前帧的边缘像素点矩阵和像素值矩阵分别置为所述中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵；步骤E、根据所述中间图像的边缘像素点矩阵，执行去除孤立边缘像素点的操作，然后逐点做边缘增强变换，得到边缘增强处理后的新的图像；步骤F、输出增强变换处理后的新的图像。在其中一个实施例中，在所述步骤A中，所述计算帧的边缘像素点矩阵，包括如下步骤
步骤al、对所述帧做平滑滤波处理的操作；步骤a2、将平滑滤波处理后的当前帧分成MXN个块，每个块大小为BlockSizeXBlockSize，边界不足处做延拓处理，其中，BlockSize为正整数，M、N为正整数；步骤a3、从所述帧中选取其中一块为当前块；步骤a4、计算所述当前块的灰度直方图、均值、方差和相关值；计算所述当前块的均值BlockMean公式为BlockMean: γΣ !iP (O = u，·计算所述当前块的方差BlockVariance公式为BlockVariance: —(^,.(1 — 2 )_ /'/)+.工.,./'"(./·))计算所述当前块的相关值BlockCorrelation公式为BlockCorrelation: 去(Σ, (卜2"):/)(/) + [ //)(./):)其中，i、j为O至255的正整数，P(i)为求灰度直方图函数；步骤a5、判断所述当前块是否满足以下条件BlockMean > MeanThresh& & (BlockVariance >VarianceThreshMBlockCorrelation > Correlation)；或者满足以下条件BlockMean > MeanThresh& & (BlockVariance >VarianceThresh BlockCorrelatoin > CorrelationThresh)；其中，MeanThresh为预设均值阈值，VarianceThresh为预设方差阈值，CorrelationThresh为预设相关值阈值；若满足，则执行步骤a6 ;若不满足，则执行步骤a7 ；步骤a6、将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为1，跳转执行步骤a8 ；步骤a7、将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为O ;步骤a8、判断所述帧中的所有块是否均已处理结束，若是，则执行步骤a9 ;若否，则返回步骤a3;步聚a9、像素值为I的像素点为边缘像素点，输出所述帧的边缘像素点矩阵。在其中一个实施例中，在所述步骤A中，计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量，包括如下步骤步骤A’ I、分别计算所述当前帧和前一帧的边缘像素点的数目；步骤A’ 2、计算所述当前帧和前一帧的重叠边缘像素点的数目；步骤A’ 3、计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量。在其中一个实施例中，在所述步骤A’ I中，所述计算帧的边缘像素点的数目具体步骤如下步骤R1、将所述边缘像素点数目置为零；步骤R2、逐次选取像素点(i, j)为当前像素点；步骤R3、判断所述当前像素点(i，j)的像素值是否为1，若是，则执行步骤R4;若否，则执行步骤R5;步骤R4、将所述边缘像素点数目加I ;步骤R5、判断所述帧的所有像素点是否均已处理结束，若是，则执行步骤R6;若否，则执行步骤R2;步骤R6、输出所述帧的边缘像素点的数目。在其中一个实施例中，在所述步骤A’2中，所述计算所述当前帧和前一帧的重叠边缘像素点数目的具体步骤如下步骤Tl、将所述重叠边缘像素点数目置零，执行步骤T2 ；步骤T2、逐次取像素点(m，η)为当前点，执行步骤Τ3 ；步骤Τ3、判断当前帧的像素点(m，n)的像素值与前一帧的像素点(m，η)的像素值是否相同，并且是否均为1，若是，则执行步骤Τ4 ;若否，则执行步骤Τ5 ；步骤Τ4、将所述重叠边缘像素点数目加I ;步骤Τ5、判断所述当前帧和前一帧的所有像素点是否均已处理结束，若是，则执行步骤Τ6 ;若否，则执行步骤Τ2 ；步骤Τ6、输出所述重叠边缘像素点数目。在其中一个实施例中，在所述步骤Α’3中，计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量的公式如下
权利要求
1.一种基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤 步骤A、获取图像帧信息，并分别计算当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵，根据当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵计算所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量； 步骤B、根据所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量，判断当前帧和前一帧是否相关，若是，则执行步骤C ;若否，则执行步骤D ； 步骤C、将所述当前帧和所述前一帧融合，得到中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵，跳转执行步骤E ; 步骤D、将所述当前帧的边缘像素点矩阵和像素值矩阵分别置为所述中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵； 步骤E、根据所述中间图像的边缘像素点矩阵，执行去除孤立边缘像素点的操作，然后逐点做边缘增强变换，得到边缘增强处理后的新的图像； 步骤F、输出增强变换处理后的新的图像。
2.根据权利要求I所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A中，所述计算帧的边缘像素点矩阵，包括如下步骤 步骤al、对所述帧做平滑滤波处理的操作； 步骤a2、将平滑滤波处理后的当前帧分成MXN个块，每个块大小为BlockSizeXBlockSize，边界不足处做延拓处理，其中，BlockSize为正整数，M、N为正整数； 步骤a3、从所述帧中选取其中一块为当前块； 步骤a4、计算所述当前块的灰度直方图、均值、方差和相关值； 计算所述当前块的均值BlockMean公式为 BlockMean: y^ .尸()=μ， 计算所述当前块的方差BlockVariance公式为BlockVariance: - H(I - 2")ζ Ρ(/') + j~Pj j)) 2^ 1 j / 计算所述当前块的相关值BlockCorrelation公式为BlockCorrelation: —(^;(1 -2 /)" P{i) + ^ J2P(J)) 其中，i、j为O至255的正整数，P(i)为求灰度直方图函数； 步骤a5、判断所述当前块是否满足以下条件BlockMean > MeanThreshM (BlockVariance > VarianceThreshMBlockCorrelation>Correlation)； 或者满足以下条件BlockMean > MeanThreshM(BlockVariance > VarianceThresh||BlockCorrelatoin>CorrelationThresh)； 其中，MeanThresh为预设均值阈值，VarianceThresh为预设方差阈值，CorrelationThresh为预设相关值阈值； 若满足，则执行步骤a6 ;若不满足，则执行步骤a7 ； 步骤a6、将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为1，跳转执行步骤a8 ；步骤a7、将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为O ; 步骤a8、判断所述帧中的所有块是否均已处理结束，若是，则执行步骤a9 ;若否，则返回步骤a3 ； 步聚a9、像素值为I的像素点为边缘像素点,输出所述巾贞的边缘像素点矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A中，计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量，包括如下步骤 步骤A’ I、分别计算所述当前帧和前一帧的边缘像素点的数目； 步骤A’ 2、计算所述当前帧和前一帧的重叠边缘像素点的数目； 步骤A’ 3、计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量。
4.根据权利要求3所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A’I中，所述计算帧的边缘像素点的数目具体步骤如下 步骤R1、将所述边缘像素点数目置为零； 步骤R2、逐次选取像素点(i, j)为当前像素点； 步骤R3、判断所述当前像素点(i，j)的像素值是否为1，若是，则执行步骤R4;若否，则执行步骤R5 ； 步骤R4、将所述边缘像素点数目加I ; 步骤R5、判断所述帧的所有像素点是否均已处理结束，若是，则执行步骤R6 ;若否，则执行步骤R2 ； 步骤R6、输出所述帧的边缘像素点的数目。
5.根据权利要求3所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A’2中，所述计算所述当前帧和前一帧的重叠边缘像素点数目的具体步骤如下 步骤Tl、将所述重叠边缘像素点数目置零，执行步骤T2 ； 步骤T2、逐次取像素点(m，n)为当前点，执行步骤T3; 步骤T3、判断当前帧的像素点(m，n)的像素值与前一帧的像素点(m，n)的像素值是否相同，并且是否均为1，若是，则执行步骤T4 ;若否，则执行步骤T5 ； 步骤T4、将所述重叠边缘像素点数目加I ; 步骤T5、判断所述当前帧和前一帧的所有像素点是否均已处理结束，若是，则执行步骤T6 ;若否，则执行步骤T2 ； 步骤T6、输出所述重叠边缘像素点数目。
6.根据权利要求3所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A’3中，计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量的公式如下
7.根据权利要求I所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤B中，判断所述当前帧和前一帧是否相关的具体步骤如下 步骤bl、判断所述当前帧和前一帧的重叠性度量是否大于预设的重叠性度量阈值，若是，则判定所述当前帧和前一帧相关；若否，则判定所述当前帧和前一帧不相关。
8.根据权利要求I所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤C中，所述将当前帧和前一帧融合的计算公式如下 融合后的中间图像的边缘像素点矩阵为
9.根据权利要求I所述的基于帧的超声图像处理方法，其特征在于，在所述步骤E中，所述去除孤立边缘像素点的计算步骤如下 步骤el、采用八邻域跟踪的方法，在中间图像的边缘像素点矩阵上进行边缘跟踪，依次找出连接在一起的边缘链，并统计每个边缘链的像素点数目； 判断所述边缘链的长度是否小于预先设定的阈值； 如果某个边缘链的长度小于预先设定的阈值，则判定该边缘链为噪声，并在边缘像素点矩阵上把该边缘链上的所有像素点都赋值为O ; 如果某个边缘链的长度大于预设的阈值，则保留该边缘链； 所述边缘增强变换的计算步骤如下 步骤e2、如果BEk(i, j)=0,则认为当前点为非边缘像素点，不做变换处理，即EEk(i,j)=Dk，(i，j)； 步骤e3、如果BEk’ (i, j) > 0,则取当前点的w*k邻域,计算邻域中像素值矩阵的平均值m，根据BEk’(i，j)的取值做不同的变换，其中w为从I至9的任意正整数，k为从I至9的任意正整数； 判断是否BEk’(i，j)=l，如果BEk’(i，j)=l，则按照下列公式进行变换
10.一种基于帧的超声图像处理系统，其特征在于，包括图像获取模块、判断模块、融合模块、设置模块、增强变换模块和输出模块，其中 所述图像获取模块，用于获取图像帧信息，并分别计算当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵，根据当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵计算所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量; 所述判断模块，用于根据所述当前帧和所述前一帧的重叠性度量，判断当前帧和前一帧是否相关； 所述融合模块，用于当判定当前帧和前一帧相关时，将所述当前帧和所述前一帧融合，得到中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵，跳转增强变换模块执行相应的操作； 所述设置模块，用于当判定当前帧和前一帧不相关时，将所述当前帧的边缘像素点矩阵和像素值矩阵分别置为所述中间图像的边缘像素点矩阵和像素值矩阵； 所述增强变换模块，用于根据所述中间图像的边缘像素点矩阵，执行去除孤立边缘像素点的操作，然后逐点做边缘增强变换，得到边缘增强处理后的新的图像； 所述输出模块，用于输出增强变换处理后的图像。
11.根据权利要求10所述的基于帧的超声图像处理系统，其特征在于，所述图像获取模块，还包括平滑滤波子模块、延拓处理子模块、选取子模块、第一计算子模块、第一判断子模块、第一赋值子模块、第二判断子模块、第一输出子模块和第二计算子模块，其中 所述平滑滤波子模块，用于对图像帧做平滑滤波处理的操作； 所述延拓处理子模块，用于对所述图像帧的边界不足处做延拓处理操作； 所述选取子模块，用于从所述图像帧中选取其中一块为当前块； 所述第一计算子模块，用于计算所述当前块的灰度直方图、均值、方差、相关值； 所述第一判断子模块，用于判断所述当前块是否满足预设条件； 所述第一赋值子模块，用于当满足预设条件时，将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为1，或当不满足预条件时，将所述当前块中的所有像素点的像素值均赋值为O ;所述第二判断子模块，用于判断所述图像帧中的所有块是否均已处理结束； 所述第一输出子模块，用于输出所述图像帧的边缘像素点矩阵； 所述第二计算子模块，用于计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量。
12.根据权利要求11所述的基于帧的超声图像处理系统，其特征在于，所述图像获取模块还包括第一计算子模块、第二计算子模块和第三计算子模块，其中 所述第一计算子模块，用于计算所述当前帧和前一帧的边缘像素点的数目； 所述第二计算子模块，用于计算所述当前帧和前一帧的重叠边缘像素点的数目； 所述第三计算子模块，用于计算所述当前帧和前一帧的重叠性度量。
13.根据权利要求10所述的基于帧的超声图像处理系统，其特征在于，所述判断模块，还包括第一判断子模块，其中 所述第一判断子模块，用于判断所述当前帧和前一帧的重叠性度量是否大于预设的重叠性度量阈值，若是，则判定所述当前帧和前一帧相关；若否，则判定所述当前帧和前一帧不相关。
14.根据权利要求10所述的基于帧的超声图像处理系统，其特征在于，所述增强变换模块，还包括去除子模块和增强变换子模块，其中所述去除子模块，用于执行去除孤立边缘点的操作； 所述增强变换子模块，用于对边缘像素点做变换处理。
全文摘要
本发明提供了一种基于帧的超声图像处理方法及系统，其中方法包括步骤A、获取图像帧信息，由当前帧和前一帧的边缘像素点矩阵计算当前帧和所述前一帧的重叠性度量；步骤B、根据计算出的重叠性度量，判断当前帧和前一帧是否相关，若是，执行步骤C；若否，执行步骤D；步骤C、将当前帧和前一帧融合，得到中间图像，执行步骤E；步骤D、将当前帧置为中间图像；步骤E、去除孤立边缘像素点，做边缘增强变换，得到新的图像;步骤F、输出新的图像。本发明提供的基于帧的超声图像处理方法及系统，结合帧间相关信息，把前后两帧的信息进行融合，在融合后的图像上，仅对边缘进行增强变换处理，在增强边缘的同时避免增强边缘以外的图像上的散斑噪声。
文档编号G06T7/00GK102915537SQ20121033967
公开日2013年2月6日 申请日期2012年9月14日 优先权日2012年9月14日
发明者马睿 申请人:飞依诺科技(苏州)有限公司