專利名稱:超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法及裝置的制作方法
技術領域:
本發(fā)明涉及超聲成像技術,特別涉及超聲成像技術中的數(shù)字圖像處理技術, 尤其是解決超聲圖像實時處理的方法及裝置。
背景技術:
如圖1所示,典型超聲成像系統(tǒng)主要包括主控制器、探頭、波束形成器、
DSC (Digital Scan Converter,數(shù)字掃描轉換)模塊及顯示器。在主控制器的控 制下,探頭發(fā)射出超聲波,經過一定時間延遲,接收從組織反射回來的超聲波 信號。波束形成器將各通道反射回波信號進行聚焦、變跡、濾波、檢波等處理 獲得掃描回波包絡信號,然后通過DSC模塊,信號轉換為顯示器可以顯示的 圖像數(shù)據,最后由顯示器輸出。
由于超聲波的空間分辨力有限及電路中的電磁噪聲等因素導致超聲回波信 號中存在許多斑狀噪聲。采用多分辨率各向異性擴散濾波算法可以很好的濾除 斑狀噪聲,同時又能增強組織結構信息,可以大幅提升超聲圖像的S/N (信噪 比)。
上述算法復雜度高、計算量大,如果沒有進行算法優(yōu)化,超聲成像系統(tǒng)的 實時性特點就很難體現(xiàn)。如果采用FPGA或高性能的處理器實現(xiàn),勢必造成成 本增加。
當前,很多處理器廠商都推出了雙內核以及多內核處理器,如Intel公司推出的Core2系歹iJ,都支持多線程運行,此外,Intel公司的一些CPU還提供了 SSE技術對基于寄存器的計算進行優(yōu)化,特別是針對浮點數(shù)計算的優(yōu)化。IPP 則是Intel提供的采用SSE技術編寫的庫。這些處理器的產生可以有效地提高 對數(shù)據的處理速度。
發(fā)明內容
本發(fā)明的主要目的是結合適當?shù)奶幚砥?,通過優(yōu)化算法解決多分辨率各向 異性擴散濾波算法處理超聲圖像過程中的實時性問題。 為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提出了超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理
方法,該方法包括以下步驟
對輸入圖像進行蒙板提取并保存; 對輸入圖像進行邊緣延拓;
將延拓后的圖像進行分成多個圖像子塊,并分別對這些圖像子塊進行邊緣 延拓;
使用多分辨率各向異性擴散濾波算法對這些圖像子塊進行濾波;對濾波后
的圖像子塊進行組合;以及
用蒙板自學習方法處理組合后的圖像,并輸出最終結果。 優(yōu)選的所述對延拓后的圖像進行分塊過程中,利用圖像的尺度特征來控制
子塊的大小和重疊區(qū)的位置及大小。
優(yōu)選的是,使用多線程機制,并利用線程開關來表征圖像的多線程機制。 優(yōu)選的是,利用線程開關把將要處理的子塊序號及其對應的線程關聯(lián)起來。
優(yōu)選的是,所述采用SSE和IPP技術中,利用Additive Operation Splitting (AOS)算法求解擴散方程過程中,對子塊數(shù)據進行"4^『、*5,卯'4個方向進
行數(shù)據重整。
優(yōu)選的是,在組合各子塊過程后去掉行方向延拓部分。
優(yōu)選的是,蒙板自學習處理包括以下步驟
采用梯度閾值判斷確定邊界,控制搜索過程進行蒙板提取;
對提取到的蒙板與新的圖像進行相關計算,根據閾值確定是否提取新的蒙 板并更新上一個蒙板;
將當前蒙板與被多分辨率各向異性擴散濾波后的超聲圖像數(shù)據進行邏輯 與操作,得到最終處理結果并輸出。
本發(fā)明還提供了一種超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理裝置, 該裝置包括
對輸入圖像進行蒙板提取并保存的裝置;
對圖像進行邊緣延拓的裝置;
將延拓后的圖像進行分成多個圖像子塊,并分別對這些圖像子塊進行邊緣 延拓的裝置;
使用多分辨率各向異性擴散濾波算法對這些圖像子塊進行濾波;對濾波后 的圖像子塊進行組合的裝置;以及
用蒙板自學習方法處理組合后的圖像,并輸出最終結果的裝置。 本發(fā)明針對超聲圖像數(shù)據量大、8bits數(shù)字存儲等特點,基于X86平臺,分塊方法充分利用CPU的二級緩存的數(shù)據傳輸 和計算快特點,采用Intel Streaming SIMD Extensions (SSE)和Integrated Performance Primitives (IPP)技術,針對多核處理器采用多線程處理方法。由于 多分辨率各向異性擴散濾波算法對圖像的邊緣會產生額外的擴散,使得圖像邊 緣數(shù)據失真,為了解決此問題,本發(fā)明采用了蒙板自學習的方法。
本發(fā)明在數(shù)據類型轉換和數(shù)據搬移方面利用了 IPP庫,而在具體計算過程 中,全部使用SSE指令,可以使得運算速度提升將近4倍。超聲圖像是二維 圖像,圖像數(shù)據在內存中按行優(yōu)先進行順序存儲。本發(fā)明采用數(shù)組記錄每行數(shù) 據首地址,這樣做的目的是在訪問二維圖像數(shù)據時,可以做到行、列兩個方向 上訪問均為臨近訪問,從而大大節(jié)約了對數(shù)據的訪問時間。在圖像數(shù)據行方向 計算時,使用變換圖像數(shù)據存儲方式,便于使用SSE技術。
分塊可以為多線程并行處理提供方便,同時,也充分利用了處理器的二級 緩存。采用邊界延拓的方法解決分塊處理中產生的邊界不連續(xù)問題。
充分利用Intel Core 2 CPU的優(yōu)勢,使用多核多線程處理超聲圖像,提高 超聲圖像處理算法的并行度,達到超聲圖像實時處理的目的。因此,對超聲圖 像進行合理的分塊,是不可避免的。
采用多分辨率各向異性擴散濾波算法處理圖像的原理是在不同分辨率下 結合圖像的信息結構進行擴散處理,濾除了大量斑狀噪聲,同時保證圖像邊緣 信息得到增強,特別是圖像結構信息。但在處理過程中,存在很小的失真現(xiàn)象, 特別是在圖像有效數(shù)據和背景交界處。產生這些失真與擴散模型本身及數(shù)字圖 像計算中梯度方向的近似有關,可以采用蒙板的方法解決圖像邊緣被擴散的問題。從未處理圖像提取蒙板,處理處理后的圖像,同時產生蒙板是否提取判別 機制,通過自學習來更新蒙板。
圖1是本發(fā)明方法所基于的超聲成像系統(tǒng)框圖
圖2是本發(fā)明在超聲成像系統(tǒng)中所處的位置框圖
圖3是本發(fā)明的總體實現(xiàn)框圖
圖4是圖像塊劃分框圖
圖5是子塊邊緣延拓框圖
圖6是數(shù)據行方向SSE處理搬移框圖
圖7是Additive Operator Splitting (AOS)計算數(shù)據搬移框圖
圖8是蒙板圖像處理框圖
圖9是蒙板自學習框圖
具體實施例方式
本發(fā)明提升超聲圖像處理實時性能的方法,針對多分辨各向異性擴散濾波 圖像處理算法計算量大、處理速度慢等特點,依靠Intel硬件及開發(fā)技術,采 用分塊和蒙板方法,保證圖像信息不失真,抑制圖像中的斑點噪聲,提高圖像 處理的速度,用于在超聲成像系統(tǒng)中對超聲掃描圖像顯示數(shù)據的處理速度優(yōu) 化。圖2描述了本發(fā)明在整個超聲成像系統(tǒng)中的位置。
圖3描述了本發(fā)明實現(xiàn)的總體框圖,系統(tǒng)由數(shù)據輸入、分塊、邊緣延拓、線程選擇、圖像處理、組合和蒙板處理等環(huán)節(jié)構成。
數(shù)據通過Intel CPU和二級緩存間的交換與計算,效率遠高于二級緩存與 內存間數(shù)據交換。由于圖像數(shù)據是按照行方向順序存儲,因此,有必要把圖像 按照行方向分成若干塊,利用多線程處理機制進行并行處理。
首先對輸入圖像進行蒙板提取并保存,然后對輸入圖像進行行方向的邊緣 延拓,對圖像進行行方向分塊,如圖4所示。塊的行方向間隔Lines[i]= Block[i].end-Block[i].start+l,i=0, 1,…,n。由于多分辨率各向異性擴散濾波 中AOS方法在-45° 、45°和90°方向求解擴散方程時,關聯(lián)整幅圖像列數(shù)據, 因此相鄰塊之間保留部分重疊區(qū),使得處理后的圖像重組時保持連續(xù),重疊區(qū) 行方向間隔Overlap[i] = Block[i-l].end —Block[i].start, i=l, 2,…,n。組合過程則 是按照Block[O].start、 Block[i].end, i=l, 2,…,n,作為組合塊起始位置進行組 合,最后去掉行方向延拓部分。
本發(fā)明是基于不支持超線程技術的Intel Core 2 CPU,因此整個處理過程采 用兩個線程,每個線程處理一個子塊,線程開關判斷下一個將要處理的子塊序 號及其對應的線程。
本發(fā)明運用Intel SSE技術,加速了浮點數(shù)據計算的速度。圖像數(shù)據是按 照行方向順序存儲,因此在列方向運用SSE技術很方便。圖像數(shù)據通過轉置的 方法,使得行方向也可以利用SSE技術,實現(xiàn)方法如圖6所示,圖像行方向被 分成相同的4份,Transpose—level描述了對某一 level數(shù)據進行的行方向的數(shù)據 搬移操作,Tmnspose—levle—back是數(shù)據排列還原操作。求解擴散方程時,采用 AOS算法,裂解4個方向近似計算,如圖7所示。為了進一步加速求解微分方程,對AOS算法中數(shù)據訪問進行優(yōu)化,±45°方向的數(shù)據進行45。移位重新 排列,0°方向數(shù)據進行轉置操作,90°方向數(shù)據保持不變。
本發(fā)明使用蒙板處理超聲圖像邊緣數(shù)據的失真。蒙板是標識原始圖像數(shù)據 邊緣信息的數(shù)據區(qū),其尺寸和原始圖像數(shù)據區(qū)相同。由于原始圖像數(shù)據包含顯 示背景,經過圖像處理后會使得輪廓處出現(xiàn)擴散數(shù)據,而蒙板包含了未經過圖 像處理的超聲圖像數(shù)據背景信息,它與經過圖像處理后的數(shù)據進行邏輯與操作 可以很好的消除輪廓處的擴散數(shù)據。其具體操作首先初始化蒙板數(shù)據為0, 然后掃描原始圖像數(shù)據,計算列方向的梯度Grand(x,y),設定梯度閾值T,如 果Grand(x, y) > T,則認為是邊界,把蒙板中此地址處數(shù)據設置為255,從相 反方向進行掃描,重復上述操作,直到掃描整幅圖像,初始蒙板被提取完成。 蒙板的學習是前一個蒙板數(shù)據與初始數(shù)據在相似權重符合要求的位置進行相 關操作,計算相似程度,如果相似程度小于閾值,則認為此處相似計算權重加 1,反之,蒙板保留原始數(shù)據不變。最后使用當前蒙板與處理后的超聲圖像數(shù) 據與操作,并輸出。圖8和圖9描述了蒙板在程序中的位置及求解框圖。
權利要求
1. 一種超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法,該方法包括以下步驟對輸入圖像進行蒙板提取并保存;對輸入圖像進行邊緣延拓;將延拓后的圖像進行分成多個圖像子塊,并分別對這些圖像子塊進行邊緣延拓;使用多分辨率各向異性擴散濾波算法對這些圖像子塊進行濾波;對濾波后的圖像子塊進行組合;以及用蒙板自學習方法處理組合后的圖像,并輸出最終結果。
2. 根據權利要求1所述的一種超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理 方法,其特征在于所述對延拓后的圖像進行分塊過程中,利用圖像的尺度特 征來控制子塊的大小和重疊區(qū)的位置及大小。
3. 根據權利要求2所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法, 其特征在于使用多線程機制,并利用線程開關來表征圖像的多線程機制。
4. 根據權利要求3所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法, 其特征在于利用線程開關把將要處理的子塊序號及其對應的線程關聯(lián)起來。
5. 根據權利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法, 其特征在于所述采用SSE和IPP技術中,利用Additive Operation Splitting (AOS)算法求解擴散方程過程中,對子塊數(shù)據進行一4^『、4S,90' 4個方向進 行數(shù)據重整。
6. 根據權利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法,其特征在于在組合各子塊過程后去掉行方向延拓部分。
7. 根據權利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法, 其特征在于在蒙板自學習處理包括以下步驟采用梯度閾值判斷確定邊界,控制搜索過程進行蒙板提??; 對提取到的蒙板與新的圖像進行相關計算,根據閾值確定是否提取新的蒙板并更新上一個蒙板;將當前蒙板與被多分辨率各向異性擴散濾波后的超聲圖像數(shù)據進行邏輯與操作,得到最終處理結果并輸出。
8. —種超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理裝置,該裝置包括對輸入圖像進行蒙板提取并保存的裝置; 對圖像進行邊緣延拓的裝置;將延拓后的圖像進行分成多個圖像子塊,并分別對這些圖像子塊進行邊緣 延拓的裝置;使用多分辨率各向異性擴散濾波算法對這些圖像子塊進行濾波;對濾波后 的圖像子塊進行組合的裝置;以及用蒙板自學習方法處理組合后的圖像,并輸出最終結果的裝置。
9. 包括權利要求1至7項中任意一項的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波 實時處理方法的超聲成像系統(tǒng)。
10. 使用權利要求8中的超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理裝置的 超聲成像系統(tǒng)。
全文摘要
一種超聲圖像多分辨率各向異性擴散濾波實時處理方法,針對多分辨各向異性擴散濾波圖像處理算法計算量大、處理速度慢等特點,依靠Intel硬件及開發(fā)技術,采用分塊和蒙板方法,保證圖像信息不失真,抑制圖像中的斑點噪聲,提高圖像處理的速度,用于在超聲成像系統(tǒng)中對超聲掃描圖像顯示數(shù)據的處理速度優(yōu)化。
文檔編號G06T5/00GK101504763SQ20091000916
公開日2009年8月12日 申請日期2009年2月20日 優(yōu)先權日2009年2月20日
發(fā)明者劉林泉, 周傳濤 申請人:深圳市恩普電子技術有限公司