一種快速高分辨率的超聲成像檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理與計算機視覺領域，尤其涉及一種基于壓縮感知和超分辨率 技術的超聲成像檢測方法。
【背景技術】
[0002] 現(xiàn)今的超聲成像系統(tǒng)空間分辨率不夠高，成像分辨率不如X射線，而且超聲成像 是從大量背景噪聲中提取有用的信息，圖像受噪聲干擾嚴重，成像質量不理想。然而在很多 情況下，超聲換能器成像過程中由于受加性噪聲及探頭點擴散函數的影響，超聲圖像采集 系統(tǒng)只能獲得降質的低分辨率圖像，甚至因某些條件限制，只能采集完整數據的極少部分 數據來進行圖像重構，這樣大大的限制超聲成像檢測技術應用。
[0003]目前，超欠采樣數據重構圖像是一個重要應用前景的技術，其主要研究方法有補 零法、近鄰插值迭代法、正則化法、迭代凸集反投影法（P0CS)以及壓縮感知（Compressed Sensing，CS)等。CS理論是新近提出的可用于欠采樣數據重建的理論，針對可壓縮信號，利 用CS理論可由遠低于采樣定理所要求的數據量重建原始信號。超分辨率圖像重建是近年 來最活躍的研究領域之一，超分辨率技術可以在一定程度上突破現(xiàn)有超聲成像檢測系統(tǒng)中 固有的空間分辨率獲取極限，獲得更加清晰的超聲圖像，從而提高了檢測系統(tǒng)的缺陷檢測 能力。作為一種新的圖像表示模型，稀疏表示在此方面具有先天優(yōu)勢，探索基于稀疏表示理 論的超分辨率重建的新方法，具有很高的研究價值。
[0004] 在超聲成像領域里，將壓縮感知理論應用在超聲成像的研究還相對較少。本發(fā)明 主要借鑒以下兩個團隊的研究成果展開。一個是法國科學家Friboulet等人2010年在文獻
[1]首次將壓縮感知理論引入到超聲成像領域，借鑒傳統(tǒng)經典圖像壓縮算法利用小波變換 基函數及波原子基函數作為超聲圖像稀疏表達基來完成對超聲圖像的稀疏成像。隨后該團 隊又對壓縮感知在超聲成像領域展開深入的研究。另外一個是以色列Eldar所主導的，其 團隊所提出了一種超聲成像稀疏采樣結構[2-4]，其研究基礎是MVetterli提出的基于有 限新息率（FiniteRateofInnovation，F(xiàn)RI)[5]采樣信號模型，因其利用高斯采樣核進行 采樣，雖然突破了香農采樣帶寬有限的局限性，但此結構不穩(wěn)定，信噪比不是很高。Eldar利 用有限新息率FRI的原理來構建測量矩陣，實現(xiàn)了單通道采樣框架降低超聲數據成像[6]。 此后該研究團隊對超聲成像進行多通道采樣[7]等。
[0005] 在此背景下，我們提出了一種快速高分辨率的超聲成像檢測系統(tǒng)，采用超欠采樣 數據成像技術和超分辨率技術，在不增加硬件設備成本的情況下，提高超聲成像的速度和 質量，具有廣闊的應用背景，在這方面展開研究頗有意義。
[0006] [1]D.Friboulet,H.Liebgott,R.Prost.CompressivesensingforrawRF signalsreconstructioninultrasound[A].In367-370
[0007] [2]N.Wagner,Y.C.Eldar,A.Feuer,etc.Xamplinginultrasoundimaging[A].In SPIEMedicalImaging[C], 2011
[0008] [3]M. Mishali, Y. C. Eldar. Xampling: Compressed sensing of analog signals[J].ArXivpreprintarXiv:1103. 2960, 2011
[0009] [4]T.Michaeli,Y.C.Eldar.Xamplingattherateofinnovation[J].Signal Processing,IEEETransactionson，2012,60 (3):1121-1133
[0010] [5]M.Vetterli,P.Marziliano,T.Blu.Samplingsignalswithfiniterateof innovation[J].SignalProcessing,IEEETransactionson，2002,50 (6):1417-1428
[0011] [6]R.Tur,Y.Eldar,Z.Friedman.Innovationratesamplingofpulsestreams withapplicationtoultrasoundimaging[J].SignalProcessing,IEEETransactions on，2011，59 (4) :1827-1842
[0012] [7]Gedalyahu，R.TurandY.C.Eldar，"MultichannelSamplingofPulse StreamsattheRateofInnovation"，IEEETrans,onSignalProcessing,vol. 59,no. 4 ,pp. 1491-1504,Apr. 2011
【發(fā)明內容】
[0013] 為解決上述技術問題，本發(fā)明的目的是提供一種快速高分辨率的超聲成像檢測方 法。
[0014] 本發(fā)明的目的通過以下的技術方案來實現(xiàn)：
[0015] -種快速高分辨率的超聲成像檢測方法，該方法包括：
[0016] 對圖像進行隨機采樣；
[0017] 采用高斯/伯努利型隨機測量矩陣，并在測量過程中采用相鄰回波差求解L。范數 來檢測回波信號；
[0018] 利用序列之間的時空相關性以及參考列/幀中的高分辨率信息，對序列進行超分 辨率重建，獲取初值圖像/圖像初值序列；
[0019] 挖掘圖像稀疏先驗信息對預測殘差部分進行非線性重建；
[0020] 由初值圖像/圖像初值序列與相應的預測殘差獲得最終超聲成像圖像。
[0021] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點：
[0022] 本發(fā)明采用的超欠采樣和超分辨率技術，可以對超聲成像檢測的數據掃查速度和 成像質量都得到幾倍甚至幾十倍的提高。但目前受限于重建算法的現(xiàn)狀，暫時對于數據較 大圖像還不能滿足實時性要求。
【附圖說明】
[0023]圖1(a)、1 (b)和1 (c)是二維超聲成像的數據采樣策略擬采用模式圖；
[0024] 圖2(a)、2 (b)和2 (c)是三維超聲成像的數據采樣策略擬采用模式；
[0025] 圖3是二維超聲成像技術流程圖；
[0026] 圖4是二維超聲成像技術流程圖。
【具體實施方式】
[0027] 為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合實施例及附圖對本發(fā) 明作進一步詳細的描述。
[0028] 本實施例提供的快速高分辨率的超聲成像檢測方法是利用超欠采樣技術和超分 辨率技術實現(xiàn)的，具體還包括傅立葉系數采樣技術，變密度隨機采樣策略，超聲信號的自適 應字典稀疏表示方法以及序列超聲圖像間的超聲斑點濾波方法。
[0029] 所述方法具體包括：
[0030] 對圖像進行隨機采樣；
[0031] 采用高斯/伯努利型隨機測量矩