專利名稱：超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及超聲成像技術(shù)，特別涉及超聲成像技術(shù)中的數(shù)字圖像處理技術(shù)， 尤其是解決超聲圖像實(shí)時(shí)處理的方法及裝置。
背景技術(shù)：
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(zhuǎn)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(jīng)過一定時(shí)間延遲，接收從組織反射回來的超聲波 信號(hào)。波束形成器將各通道反射回波信號(hào)進(jìn)行聚焦、變跡、濾波、檢波等處理 獲得掃描回波包絡(luò)信號(hào)，然后通過DSC模塊，信號(hào)轉(zhuǎn)換為顯示器可以顯示的 圖像數(shù)據(jù)，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(dǎo)致超聲回波信 號(hào)中存在許多斑狀噪聲。采用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法可以很好的濾除 斑狀噪聲，同時(shí)又能增強(qiáng)組織結(jié)構(gòu)信息，可以大幅提升超聲圖像的S/N (信噪 比)。
上述算法復(fù)雜度高、計(jì)算量大，如果沒有進(jìn)行算法優(yōu)化，超聲成像系統(tǒng)的 實(shí)時(shí)性特點(diǎn)就很難體現(xiàn)。如果采用FPGA或高性能的處理器實(shí)現(xiàn)，勢(shì)必造成成 本增加。
當(dāng)前，很多處理器廠商都推出了雙內(nèi)核以及多內(nèi)核處理器，如Intel公司推出的Core2系歹iJ，都支持多線程運(yùn)行，此外，Intel公司的一些CPU還提供了 SSE技術(shù)對(duì)基于寄存器的計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化，特別是針對(duì)浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算的優(yōu)化。IPP 則是Intel提供的采用SSE技術(shù)編寫的庫。這些處理器的產(chǎn)生可以有效地提高 對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是結(jié)合適當(dāng)?shù)奶幚砥?，通過優(yōu)化算法解決多分辨率各向 異性擴(kuò)散濾波算法處理超聲圖像過程中的實(shí)時(shí)性問題。 為實(shí)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(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理
方法，該方法包括以下步驟
對(duì)輸入圖像進(jìn)行蒙板提取并保存； 對(duì)輸入圖像進(jìn)行邊緣延拓；
將延拓后的圖像進(jìn)行分成多個(gè)圖像子塊，并分別對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行邊緣 延拓；
使用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行濾波；對(duì)濾波后
的圖像子塊進(jìn)行組合；以及
用蒙板自學(xué)習(xí)方法處理組合后的圖像，并輸出最終結(jié)果。 優(yōu)選的所述對(duì)延拓后的圖像進(jìn)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(jī)制，并利用線程開關(guān)來表征圖像的多線程機(jī)制。 優(yōu)選的是，利用線程開關(guān)把將要處理的子塊序號(hào)及其對(duì)應(yīng)的線程關(guān)聯(lián)起來。
優(yōu)選的是，所述采用SSE和IPP技術(shù)中，利用Additive Operation Splitting (AOS)算法求解擴(kuò)散方程過程中，對(duì)子塊數(shù)據(jù)進(jìn)行"4^『、*5，卯'4個(gè)方向進(jìn)
行數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)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(jìn)行蒙板提??；
對(duì)提取到的蒙板與新的圖像進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，根據(jù)閾值確定是否提取新的蒙 板并更新上一個(gè)蒙板；
將當(dāng)前蒙板與被多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波后的超聲圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯 與操作，得到最終處理結(jié)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(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理裝置， 該裝置包括
對(duì)輸入圖像進(jìn)行蒙板提取并保存的裝置；
對(duì)圖像進(jìn)行邊緣延拓的裝置；
將延拓后的圖像進(jìn)行分成多個(gè)圖像子塊，并分別對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行邊緣 延拓的裝置；
使用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行濾波；對(duì)濾波后 的圖像子塊進(jìn)行組合的裝置；以及
用蒙板自學(xué)習(xí)方法處理組合后的圖像，并輸出最終結(jié)果的裝置。 本發(fā)明針對(duì)超聲圖像數(shù)據(jù)量大、8bits數(shù)字存儲(chǔ)等特點(diǎn)，基于X86平臺(tái)，分塊方法充分利用CPU的二級(jí)緩存的數(shù)據(jù)傳輸 和計(jì)算快特點(diǎn)，采用Intel Streaming SIMD Extensions (SSE)和Integrated Performance Primitives (IPP)技術(shù)，針對(duì)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(kuò)散濾波算法對(duì)圖像的邊緣會(huì)產(chǎn)生額外的擴(kuò)散，使得圖像邊 緣數(shù)據(jù)失真，為了解決此問題，本發(fā)明采用了蒙板自學(xué)習(xí)的方法。
本發(fā)明在數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)搬移方面利用了 IPP庫，而在具體計(jì)算過程 中，全部使用SSE指令，可以使得運(yùn)算速度提升將近4倍。超聲圖像是二維 圖像，圖像數(shù)據(jù)在內(nèi)存中按行優(yōu)先進(jìn)行順序存儲(chǔ)。本發(fā)明采用數(shù)組記錄每行數(shù) 據(jù)首地址，這樣做的目的是在訪問二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，可以做到行、列兩個(gè)方向 上訪問均為臨近訪問，從而大大節(jié)約了對(duì)數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間。在圖像數(shù)據(jù)行方向 計(jì)算時(shí)，使用變換圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，便于使用SSE技術(shù)。
分塊可以為多線程并行處理提供方便，同時(shí)，也充分利用了處理器的二級(jí) 緩存。采用邊界延拓的方法解決分塊處理中產(chǎn)生的邊界不連續(xù)問題。
充分利用Intel Core 2 CPU的優(yōu)勢(shì)，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(dá)到超聲圖像實(shí)時(shí)處理的目的。因此，對(duì)超聲圖 像進(jìn)行合理的分塊，是不可避免的。
采用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法處理圖像的原理是在不同分辨率下 結(jié)合圖像的信息結(jié)構(gòu)進(jìn)行擴(kuò)散處理，濾除了大量斑狀噪聲，同時(shí)保證圖像邊緣 信息得到增強(qiáng)，特別是圖像結(jié)構(gòu)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(jù)和背景交界處。產(chǎn)生這些失真與擴(kuò)散模型本身及數(shù)字圖 像計(jì)算中梯度方向的近似有關(guān)，可以采用蒙板的方法解決圖像邊緣被擴(kuò)散的問題。從未處理圖像提取蒙板，處理處理后的圖像，同時(shí)產(chǎn)生蒙板是否提取判別 機(jī)制，通過自學(xué)習(xí)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(shí)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(jù)行方向SSE處理搬移框圖
圖7是Additive Operator Splitting (AOS)計(jì)算數(shù)據(jù)搬移框圖
圖8是蒙板圖像處理框圖
圖9是蒙板自學(xué)習(xí)框圖
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明提升超聲圖像處理實(shí)時(shí)性能的方法，針對(duì)多分辨各向異性擴(kuò)散濾波 圖像處理算法計(jì)算量大、處理速度慢等特點(diǎn)，依靠Intel硬件及開發(fā)技術(shù)，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(diǎn)噪聲，提高圖像 處理的速度，用于在超聲成像系統(tǒng)中對(duì)超聲掃描圖像顯示數(shù)據(jù)的處理速度優(yōu) 化。圖2描述了本發(fā)明在整個(gè)超聲成像系統(tǒng)中的位置。
圖3描述了本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的總體框圖，系統(tǒng)由數(shù)據(jù)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(gòu)成。
數(shù)據(jù)通過Intel CPU和二級(jí)緩存間的交換與計(jì)算，效率遠(yuǎn)高于二級(jí)緩存與 內(nèi)存間數(shù)據(jù)交換。由于圖像數(shù)據(jù)是按照行方向順序存儲(chǔ)，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(jī)制進(jìn)行并行處理。
首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行蒙板提取并保存，然后對(duì)輸入圖像進(jìn)行行方向的邊緣 延拓，對(duì)圖像進(jìn)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(kuò)散濾波 中AOS方法在-45° 、45°和90°方向求解擴(kuò)散方程時(shí)，關(guān)聯(lián)整幅圖像列數(shù)據(jù)， 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(shí)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(jìn)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(shù)的Intel Core 2 CPU，因此整個(gè)處理過程采 用兩個(gè)線程，每個(gè)線程處理一個(gè)子塊，線程開關(guān)判斷下一個(gè)將要處理的子塊序 號(hào)及其對(duì)應(yīng)的線程。
本發(fā)明運(yùn)用Intel SSE技術(shù)，加速了浮點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算的速度。圖像數(shù)據(jù)是按 照行方向順序存儲(chǔ)，因此在列方向運(yùn)用SSE技術(shù)很方便。圖像數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)置的 方法，使得行方向也可以利用SSE技術(shù)，實(shí)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(duì)某一 level數(shù)據(jù)進(jìn)行的行方向的數(shù)據(jù) 搬移操作，Tmnspose—levle—back是數(shù)據(jù)排列還原操作。求解擴(kuò)散方程時(shí)，采用 AOS算法，裂解4個(gè)方向近似計(jì)算，如圖7所示。為了進(jìn)一步加速求解微分方程，對(duì)AOS算法中數(shù)據(jù)訪問進(jìn)行優(yōu)化，±45°方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行45。移位重新 排列，0°方向數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作，90°方向數(shù)據(jù)保持不變。
本發(fā)明使用蒙板處理超聲圖像邊緣數(shù)據(jù)的失真。蒙板是標(biāo)識(shí)原始圖像數(shù)據(jù) 邊緣信息的數(shù)據(jù)區(qū)，其尺寸和原始圖像數(shù)據(jù)區(qū)相同。由于原始圖像數(shù)據(jù)包含顯 示背景，經(jīng)過圖像處理后會(huì)使得輪廓處出現(xiàn)擴(kuò)散數(shù)據(jù)，而蒙板包含了未經(jīng)過圖 像處理的超聲圖像數(shù)據(jù)背景信息，它與經(jīng)過圖像處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯與操作 可以很好的消除輪廓處的擴(kuò)散數(shù)據(jù)。其具體操作首先初始化蒙板數(shù)據(jù)為0， 然后掃描原始圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算列方向的梯度Grand(x,y)，設(shè)定梯度閾值T，如 果Grand(x， y) > T，則認(rèn)為是邊界，把蒙板中此地址處數(shù)據(jù)設(shè)置為255，從相 反方向進(jìn)行掃描，重復(fù)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(xué)習(xí)是前一個(gè)蒙板數(shù)據(jù)與初始數(shù)據(jù)在相似權(quán)重符合要求的位置進(jìn)行相 關(guān)操作，計(jì)算相似程度，如果相似程度小于閾值，則認(rèn)為此處相似計(jì)算權(quán)重加 1，反之，蒙板保留原始數(shù)據(jù)不變。最后使用當(dāng)前蒙板與處理后的超聲圖像數(shù) 據(jù)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(quán)利要求
1. 一種超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法，該方法包括以下步驟對(duì)輸入圖像進(jìn)行蒙板提取并保存；對(duì)輸入圖像進(jìn)行邊緣延拓；將延拓后的圖像進(jìn)行分成多個(gè)圖像子塊，并分別對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行邊緣延拓；使用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行濾波；對(duì)濾波后的圖像子塊進(jìn)行組合；以及用蒙板自學(xué)習(xí)方法處理組合后的圖像，并輸出最終結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理 方法，其特征在于所述對(duì)延拓后的圖像進(jìn)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(jù)權(quán)利要求2所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法， 其特征在于使用多線程機(jī)制，并利用線程開關(guān)來表征圖像的多線程機(jī)制。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法， 其特征在于利用線程開關(guān)把將要處理的子塊序號(hào)及其對(duì)應(yīng)的線程關(guān)聯(lián)起來。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法， 其特征在于所述采用SSE和IPP技術(shù)中，利用Additive Operation Splitting (AOS)算法求解擴(kuò)散方程過程中，對(duì)子塊數(shù)據(jù)進(jìn)行一4^『、4S，90' 4個(gè)方向進(jìn) 行數(shù)據(jù)重整。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)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(jù)權(quán)利要求1所述的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法， 其特征在于在蒙板自學(xué)習(xí)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(jìn)行蒙板提取； 對(duì)提取到的蒙板與新的圖像進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，根據(jù)閾值確定是否提取新的蒙板并更新上一個(gè)蒙板；將當(dāng)前蒙板與被多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波后的超聲圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯與操作，得到最終處理結(jié)果并輸出。
8. —種超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理裝置，該裝置包括對(duì)輸入圖像進(jìn)行蒙板提取并保存的裝置； 對(duì)圖像進(jìn)行邊緣延拓的裝置；將延拓后的圖像進(jìn)行分成多個(gè)圖像子塊，并分別對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行邊緣 延拓的裝置；使用多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波算法對(duì)這些圖像子塊進(jìn)行濾波；對(duì)濾波后 的圖像子塊進(jìn)行組合的裝置；以及用蒙板自學(xué)習(xí)方法處理組合后的圖像，并輸出最終結(jié)果的裝置。
9. 包括權(quán)利要求1至7項(xiàng)中任意一項(xiàng)的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波 實(shí)時(shí)處理方法的超聲成像系統(tǒng)。
10. 使用權(quán)利要求8中的超聲圖像多分辨率各向異性擴(kuò)散濾波實(shí)時(shí)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(kuò)散濾波實(shí)時(shí)處理方法，針對(duì)多分辨各向異性擴(kuò)散濾波圖像處理算法計(jì)算量大、處理速度慢等特點(diǎn)，依靠Intel硬件及開發(fā)技術(shù)，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(diǎn)噪聲，提高圖像處理的速度，用于在超聲成像系統(tǒng)中對(duì)超聲掃描圖像顯示數(shù)據(jù)的處理速度優(yōu)化。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101504763SQ20091000916
公開日2009年8月12日 申請(qǐng)日期2009年2月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月20日
發(fā)明者劉林泉, 周傳濤 申請(qǐng)人:深圳市恩普電子技術(shù)有限公司