医学B超图像处理的研究（可编辑）

医学B超图像处理的研究（可编辑） 医学B超图像处理的研究 :. ..: ? :: : :. : . 独创性声明 本人声明所呈交的是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人 已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的 学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 日期:弘/.岛 签名:尚帆构 关于论文使用和授权的说明 本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权 保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部 或部分,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。. 保密的学位论文在解密后应遵守此规定 签名:尚私枸 日期:劢.. 新虢第页 西南科技大学硕士研究生学位论文 摘 要 成像技术能够全面而精确地获得病人的各种定量定性数据,为诊断、治疗计划、 超声影像学技术以其价格低廉、对 手术和术后评估提供正确的数字信息。其中, 组织无损伤、实时等优点,使其在临床医学的各个环节中发挥着重要作用。数字 扫描变换技术作为超诊断系统的一个重要部分,最初全部由硬件来完 成,后来随着高速计算机运算技术的发展,也走上了“硬件功能软件化的 道路。 本文重点介绍了的主要原理和常用算法。其目的是,实现凸阵式超的 算法,并在机上实时显示了超扫描图像。技术主要解决坐标变换 和插值问题。其是,先在采样平面像素和显示平面像素间进行坐标变换,从 而得到显示的扇形平面,然后应用快速.插值技术来实现凸阵式超的 算法。通过测试,快速.插值技术能够使超系统实时显示扫描图像。 超诊断仪的成像原理决定了其所成图像存有大量噪声,这些噪声使得图像的 视觉效果较差,不利于医生准确的观察和分析图像的特征。为了改善图像质量, 本文以原始采集图像租变换图像为基础,对其进行了增强处理。在分析了大 量超声图像和借鉴传统图像处理方法的基础上,研究了医学超图像处理技术。 采用了边缘检测、阈值分割、区域生长、等方法对医学超图像进行了处 理,并进行了实验结果分析,实验表明,这些分割方法分割效果较好。 关键词:技术.算法的快速实现方式超图像处理图像分析西南科 技大学硕士研究生学位论文 第页 , . ,,., .?. . , . . ... ?. . ,. , , . . . : ; ; ;西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 目 录 绪论??.. . 课题研究的目的和意义?. .医学超声图像处理的发展.. .论文的主要研究工作和内容安排?.. 医用型超声诊断仪的成像原理.. .超声原理.. .超声诊断仪的种类??.. . 超成像原理? .数字扫描变换技术. .. 技术概述..坐标变换技术..插值技术 .本章小结超图像预处理.?.. .引言. . 超图像的增强 .. 超图像的灰度变换 .. 超图像的直方图修正.. 超图像的平滑处理??.. .. 超图像的锐化? .. 超图像的伪彩色处理.本章小结超图像分析与处理.. . 超图像的边缘检测?.. .. 边缘检测算子.. 边缘检测算子?.?. .. 算子?.. .. 算子.. 算子?.. .. ?算子??.. .. 边缘检测算子??.. .. 超图像边缘实验. . 变换?. ..直线检测 ..圆的检测西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 . 超图像分割.. .. 图像分割原理?.. ..阈值分割 ..区域生长 .. 算法??. .本章小结结论??.. 致谢??.. 参考文献攻读硕士学位期间发表的学术论文..西南科技大学硕 士研究生学位论文 第页 绪论 . 课题研究的目的和意义 随着科技的进步,人类的生活水平也得到了发展。然而,科技的 进步和工业的发展严重的破坏了环境,而且随着人们生活节奏的不断 加快,工作压力越来越大,这些都严重的威胁着人类的健康,生活环 境和医疗条件是人们越来越关注的话题。今天的医疗水平已经相当先 进,医生利用医学影像来诊断和治疗病人,医学影像的准确性和易分 析性就显得越来越重要。由于医学影像能让医生更清晰的观察到人体 内部病变的部位,所以医学影像学已成为当今医学发展中最快的领域 之一。近年来,随着数字信息时代的到来,特别是计算机的发展,数 字成像技术越来越广泛地被应用到医学领域中,其中有线成像技术、 核医学成像技术、超声成像技术、磁共振成像技术 :、红外线成像技术、光学成像技术 等。数字线检查技术包括计算机线摄影、直接数字线摄影以 及.】等,这些成像技术都已被广泛地应用在了医疗的诊断、治疗、 术前计划,以及术后检测等环节中,因为它们能全面又精确地得到病 人的数据,从而为诊断和治疗提供了准确的信息。应用计算机对医学 图像进行处理的技术是成像技术发展的基础,所以,国内外的相关人 士一直高度重视着医学图像处理技术。 在医学成像领域中,医学超声成像技术和.、及核医学成 像、一起被公认为现代四大医学影像技术,四足鼎立,成 为现代医学影像技术中不可替代的支柱。超声成像技术以其特有的优 势发挥了巨大的作用,在临床上得到了广泛的应用【】。首先,它是一 种非侵入【】且对人体无损伤的诊断方法。与.扫描和核医学成像 相比,超声成像不会对人体造成辐射,当能量的超声波反复照射 人体时,对病人来说,它是最安全的。其次,由于.扫描和核医 学成像获取图像数据的时间长,而且后处理过程比较复杂,所以 成像 速度慢,然而超声成像获取图像数据的时间短,处理速度快,具有实西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 时性的特点。再者,超声成像设备成本低,而且操作比较方便,更便 于推广使用。 由于原始获取的超声图像或多或少都存在着噪声,而且图像的轮 廓有时候并不明显,为了能够定量、定性分析图像,就必须先对原始 图像进行处理,处理后的图像直接影响着后续的图像分析工作,图像 处理的好坏直接影响着临床应用中提取诊断信息的准确性。所以说, 对于医学超声图像来说,图像处理是不可或缺的。 目前使用的超机是以计算机图像和数据处理为主导的,具有图 像冻结、实时录像、极性翻转、伪彩色变换、妊娠计算、图像缩放、 诊断表打印等多种功能。超机价格低廉、操作方便、对软组织分辨 率较高,对人体无辐射,且在定量分析和治疗规划等方面有很大的发 展潜力,因此,超机在医学领域得到了广泛应用。但是超的成像 原理导致了其所成图像中含有大量的伪影和大量的斑点噪声,这就使 得医生和研究人员很难准确的观察到图像的细节和特征,从而不能有 效的诊断和治疗疾病。为了能够准确的分析出超声图像的特征,越来 越多相关领域的人来研究超声图像处理,由此推动了利用计算机处理 超图像的研究进程。 . 医学超声图像处理的发展 由于所成的原始图像中含有大量的噪声和伪影,这些噪声和伪影 大大影响了医生诊断疾病的准确率,为了使医生能够准确和有效地观 察人体的解剖结构和病变区域,必须利用计算机对所成的原始图像进 行处理。图像分割、图像校准、运动分析、结构分析,以及图像引导 手术 等都是医学图像处理领域的主要研究方 向,其中图像分割的研究更有意义。除了图像分割的研究,其它几种 图像处理方面都是以假设图像的准确分割为研究基础的。 对图像处理的过程包括预处理阶段、提取阶段和识别分析三个阶 段。其中,图像预处理阶段是其它两个阶段的基础。图像预处理阶段 就对原始所成的图像进行增强处理,从而降低或者消除噪声对图像的 影响。在空间域和频域内都可以对图像进行处理,空间域内处理就是 在图像所在的空间进行处理,而频域内处理就是将源图像以某种方式西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 转换到另一空间进行处理,然后把所得的图像再转换到原空间中。 目前对医学超声图像预处理的方法主要包括灰度变换、直方图修 正、平滑处理、图像锐化、伪彩色处理等。灰度变换包括线性变换、 极性翻转、灰度拉伸、阈值变换等;直方图修正包括灰度直方图、直 方图均衡和自适应直方图均衡等;平滑处理包括均值滤波、中值滤波 等;图像锐化有梯度锐化、拉普拉斯锐化等。人们从传统的算法出发, 在实际应用中,又对这些算法进行了改进,比如直方图均衡,传统的 直方图均衡算法是把原图像的直方图均匀化,使得变换后的直方图均 匀分布,从而导致图像的灰度级减少,细节丢失,所以后来学者们提 出了自适应直方图均衡算法;再比如,传统的中值滤波处理图像时, 可能会破坏图像中的线段和锐角等,为了减少中值滤波器的这种破坏 作用,进一步提高滤波效果,人们提出了改进的中值滤波器】,常见 的有加权中值滤波、中心加权中值滤波、方向中值滤波、开关中值滤 波、基于结构元约束的最优加权中值滤波,软开关自适应中值滤波、 利用局部统计信息来进行信号与噪声分离的滤波、多窗口中值滤 波,以及多方向中值滤波等等【川。 医学图像的提取阶段就是提取对医生感兴趣的图像区域,也就是 对提取图像边缘信息和分割图像。从医学研究角度来说,图像分割就 是采用某种或某几种方法把原始的图像分割成具有不同特征的区域, 然后提取出感兴趣的区域,并使它尽可能接近解剖结果,从而为医生 临床诊断和病理研究提供可靠依据。医学图像分割技术是医学图像处 理和分析中的关键技术,但是由于目前分割技术的限制,它也是医学 图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈【’ 。早期,临床上的图 像分割完全是医生手动分割,这种分割方法既耗时,又不精确,伴随 着计算机技术和图像处理技术的发展,后来采用简单的阈值分割方法 分割图像,近年来,研究人员提出了多种图像分割方法,而且模糊技 术和人工智能技术已经开始应用在医学图像分割领域,使得图像分割 越来越准确。因为医学图像常常对比度较低、而且由于不同软组织之 间或者病灶之间的边缘比较模糊,这就使得计算机自动分割图像的准 确性大大降低。在临床中,常常通过人工干预来获得理想的分割图像。 实现计算机准确的自动分割图像一直是相关领域的研究人员追求的目 标,多年来,研究人员一直致力于这方面的研究,并取得了一定的成 果。由于医学超声图像本身比较,因此实际上完全准确的分割图像是西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 很困难的事情,至今仍是一个研究的难题。目前,图像的分割方法有 基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、结合区域和边界信息的 方法、图谱引导方法、基于模糊集理论的方法、基于神经网络的方法 和基于数学形态学的方法等。 . 论文的主要研究工作和内容安排 数字扫描变换技术 ,简称作为超 诊断仪中最重要的技术之一,其最初全部由硬件来完成。伴随着计算 机运算技术的快速发展,也走上了“硬件功能软件化的道路。 由于软件相比较硬件而言,成本更低、灵活性更好、更便于升级改进, 所以目前越来越多的超公司意识到的部分或者全部功能软件 化的重要性,但是由于部分的坐标变换和插值技术较复杂,目前 很少有公司将部分完全软件化。 本论文选取医学超图像作为研究的主要对象,在查阅大量文献 后,实现了传统的一些图像处理方法,并对它们的图像结果进行了对 比,从而找到适合处理医学超图像的方法。在研究医学图像处理之 前,重点研究了在国内外的发展情况、主要原理,以及常用算法。 本文的结构安排如下: 主要描述了本课题研究的目的和意义,并讨论了医学超声 图像处理的发展历史,最后概述了本文的主要研究工作。 重点研究了医用型超声诊断仪的成像原理和超声诊断仪 的种类,并详细介绍了数字扫描变换。在传统插值技术的技术上,提 出了一种快速的插值技术,从而软件实现了功能。该插值技术使 得功能软件化后,超诊断仪也能够实时显示图像。 超声成像原理造成其所成图像有大量的噪声,这些噪声严 重影响着医生正确诊断和治疗疾病。本章针对超图像的特点,采用 文献中的一些算法对图像进行增强和抑制噪声处理。 图像分割对于医学图像处理是极其重要的,本章介绍了医 学图像处理中的一些常用分割算法,并对它们的分割效果进行了 验证。 最后对本文的研究工作进行了总结,并对研究中存在的问 题和以后将要继续的研究进行了分析。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 医用型超声诊断仪的成像原理 . 超声原理 超声是指高于人耳听觉范围的声波,通常是指频率高于的 高频振动机械波,应用于医学诊断的超声皮率一般在 到几十 , 。 之间【 超声波的波长短、频率高,因此超声波具有一些重要特性,如方 向性好、能量高、易于获得较集中的声能等,从而使其能够在医学领 域广泛应用。 超声能够穿透生物组织,并且能够在不同的组织中透射、反射和 散射,其在医学中主要有诊断和治疗两方面的作用。由于高频率的声 强对生物组织的分辨率高、低声强对生物组织的副作用小,所以 以上的高频和低声强的超声波长常用来诊断,以获得清晰的图像。频 率低于 的低频率超声波对生物组织的穿透性好,高声强的超声 波在生物组织中能产生生物效应,能够选择性地破坏局部病变,所以 低频率和高声强的超声波常用来治疗。 . 超声诊断仪的种类 超声诊断仪种类较多,有型超声诊断仪、型超声诊断仪、 型超声诊断仪、型超声诊断仪、三维超声诊断仪等。 型超声诊断仪.:是一种幅度调制超声诊断仪, 是将回声以波的形式显示出来,振幅的高低代表着回声的强弱,振幅 高则回声强,振幅低则回声弱。超是最早兴起的超声诊断仪,用在 测量组织距离和鉴别病变的物理性质方面,测量精度高。目前超已 基本替代了超,超仅在眼科生物测量方面尚在应用。 型超声诊断仪.:是辉度调制型诊断仪,它将回 声信号以光点的形式显示出来。回声的强弱代表着光点的明暗,回声 强则光点亮,回声弱则光点暗。光点随探头的移动或晶片的交替轮换第页 西南科技大学硕士研究生学位论文 而移动扫查,光点的灰度等级代表着回声的强弱。通过扫描电路, 最 后显示为断层图像,成为声像图或。由于 超探头和扫描电路的不同,所成的声像图有矩形、扇形和梯形。 型超声诊断仪.,是超的一种特殊显示方式, 它是在辉度调制型中加入了慢扫描锯齿波,使回声光点从左向右自行 移动扫描。纵坐标为扫描时间线,即超声的传播时间,横坐标为光点 慢扫描时间,当探头固定一点扫描时,从光点的移动可观察反射体的 深度及其活动状况,显示出时间位置曲线图。目前,超只作为超 的一个功能使用,不再作为单独的仪器出售。 超声诊断仪.:利用效应原理,当 探头和生物体反射体之间有相对运动时,回声的频率有所改变, 这种频率变化称为频移。频移的程度与相对运动速度呈正比,距离变 近则频率增加,距离变远则频率减少。其增减的数字差频可用检 波器检出,用不同类型的仪器可显示出多普勒信号音和多普勒曲线图, 用脉冲多普勒可获得多普勒超声频谱图。 三维超声诊断仪:它是建立在二维基础上的,在彩色 超声诊断仪的基础上,配上超声仪器探头来采集图像,然后将采 集到 的二维图像存储起来,最后利用计算机对图像进行三维重建,并把重 建后的三维图像显示出来。 . 超成像原理 频率在以上的机械振动波为超声波,超声波能够成束地 。超成像的基本原理是:超诊 发射并用于定向扫查生物组织【 断仪上的探头发射超声波,超声波照射人体,并按照一定的方向扫 描, 然后探头接收载有人体组织的结构性质特征信息的回波,从 而得到人体组织的距离和性质,然后通过电子电路和计算机的处理, 最后显示器显示出来。超的重要部件就是探头,其内部有一组超 声换能器,是由一组具有压电效应的特殊晶体制成。超声换能器的 机械振荡是由高频电能激励产生的.反射回来的超声能量又通过超 声换能器转换为电脉冲,所以,探头能将电能转换为声能,又能将 声能转换成电能‘】,从而实现了电信号与超声波的转换。超成西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 像原理图如图.所示。 图 成像 图 二 ? 超?弱仰 原. 理;舱 . 技术 数字扫描变换 .. 技术概述 早期的超声成像系统显示的是模拟图像,其分辨率较低。后来随 着科技的不断进步,计算机技术越来越成熟,模拟图像逐渐向数字图 像转变,同时,数字图像处理技术应用越来越广泛,在医学领域中, 数字图像处理技术逐渐取代了早期的模拟图像处理技术。数字扫描变 换器把各种扫查方式获取的超声图像信息,经过数字化后存入半导体 存储器,然后变化成标准的电视制式信号送到显示器进行图像及字符 显示【】。第一台具有功能的超系统是 年问世的,它的问 世使得超声诊断仪有了质的飞跃【】。具有功能的超显像系统 如图.所示。 数字扫描变换技术的引入,使得超诊断仪更加容易实现以下多 】: 个功能 能够用标准的方法清晰的显示出动态图像; 对一帧图像进行重复显示的功能,即图像冻结功能; 能够改善图像质量的图像平滑功能; 图像缩放和图像旋转功能; 使显示器上同时显示一幅断层图像和一幅模式图像,即/ 模式;西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 测量实时显示图像中的人体组织的长度功能; 测量冻结图像中的人体组织的面积和周长,以及角度的功能; 根据测量到的妊娠和分娩的参数,计算出妊娠期、分娩日期 和胎儿重量的功能; 伪彩色图像显示功能。 图 具有功能的超显像系统? ? 型超声诊断仪的探头扫描主要有线阵式扫描和凸阵式扫描两种 方式。线阵式探头中的阵元按照一定的顺序发射和接收超声波, 探头 发射的超声波形成扫查线,这些扫查线与图像存储器中的列地址 相对 应,每根扫查线上的采样值又与图像存储器中的行地址对应,图 像存 储器中的数据是按行依次进行显示的,所以这种扫描方式下,工 作原理很简单。对于凸阵式扫描方式来说,阵元是以圆弧形式排列的, 扫描范围要比线阵式扫描范围广,接收到的信号是以极坐标方式排列 的。凸阵式扫描方式下,探头发射的声束成扇形分布,相邻扫查线间 还有很大的空隙,这种空隙在远场显得更加明显,从而使得图像不连 续、不均匀,为了使图像显示连续均匀,就需要在空隙间填充像素。 而且由于在凸阵式扫描方式下,图像存储器中的数据是扇形方式分布 的,仅有扫描深度和角度信息,而显示器上的显示像素则是以点阵方 式分布的,和显示像素间的坐标并不一一对应,所以就需要在采样图 像和显示图像间进行坐标变换。为了能够使得采样图像能够准确、清 晰、均匀地显示到显示设备上,我们需要对超诊断仪增加数字扫描西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 变换功能。从以上分析我们可以看出,主要解决坐标变 换和图像插值两方面的问题。凸阵式探头扫描方式下的采样点和显示 像素间的位置关系如图.所示。 描光 像素 渡信 点 采样点和显示像素间的位置关系 图 .. 坐标变换技术 从上一节的描述中我们知道,当探头扫描方式为凸阵式时,扫描 采集到的回波采样点是以扇形形式分布的,只包含探头的扫描深度和 可以扫描的角度信息,即回波采样点由极坐标表示:而显示像素在显 示设备上则是以点阵方式分布的,即显示像素点的坐标可由直角坐标 表示。本文所涉及到的型超声诊断仪系统采用存储原始采样 × 数据,采用显示屏作为终端显示设备。中的图像是以 根采样线,列分 矩阵方式形式存储的,矩阵中的行分别表示 别代表每根采样线上的 个采样点,该矩阵称为存储平面。由于探 头是以扇形方式扫描,而存储器存储的图像是矩阵形式的,并且显示 设备点阵形式图像的,所以为了能够把存储的图像准确的显示到 显示屏上,必须进行两次坐标变换过程。首先,根据显示屏上的显示西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 区域,求出显示像素点对应的采样点的极坐标:其次,把得到的极坐 标转换为存储平面中的行地址和列地址,然后取出对应的像素点显示 到显示屏上。坐标变换过程如图.所示。 极坐标直角坐标转换 ;。。’’。。。’一’’’’’’。。一一一’’一’’’’。 ? . 插补算法 图 坐标变换过程 在凸阵式探头扫描方式下,通常认为,扫描线是等角度扫描人体 组织的,假设探头扫描人体组织的线数为,每根线上得到个信号 数据,探头能扫描的最大范围为角度表示,对于显示平面上的 显示像素点,,其对应的采样点的极坐标为,,那么 该点对应的存储平面中的行列地址可由式.得出。显示平面像素点 和存储平面中的点的坐标转换关系如图.所示。 ?:盟旦 ?口 . 晰:丛 上式中,表示角度增量,且/.,?为采样点的列值, 肛为采样点的行值。西南科技大学硕士研究生学位论文 第”页 图 直角坐标到极坐标变换.. 插值技术 ..。 插值算法的思想 插值技术是目前应用在图像处理中的重要技术之一。原始得到 的图像或者是经过某种变换处理后的图像,像素之间可能存在着很 多空缺点,例如在变换后未插值的图像和放大的图像的像素 间都有空缺,这些空缺使得图像不清晰、不连续,甚至使图像失真。 这是因为图像变换前后的坐标不对应导致的,数字图像的坐标点用 直角坐标表示是没有小数坐标的,但是坐标变换公式计算得到的 新 的坐标可能是小数的,显然这个点在原始的数字图像中是不存在的, 这时如果不对其做任何处理所得到的图像就会不清晰。为了使得图 像均匀、连续、并且不失真,必须填补这些空缺的像素点,填补的 基本思想是:取小数点周围的一个或者多个整数像素点,然后根据 某种计算方法得出一个值,最后把得到的值作为显示像素点的值。 原图像和目标图像间的坐标转换称为坐标映射,通常映射方式有两 种:一种是前向映射,即把原图像中像素点的坐标转换为目标图像 中像素点的坐标:另一种是后向映射,就是把目标图像的像素点坐 标转换为原图像中的像素点的坐标。本文中的.插值算法就 是采用的后向映射方式。 假设采样平面中的每根扫描线上的个采样点是按等间隔?分 布的,那么坐标为 ,?的采样点就表示采样平面中的第西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 条扫描线上的第个采样点,其中, ~一,~。为了能够得 到显示图像中的任何一个像素点,就必须对上述得到的采样值, 进行插补处理。根据二维采样定理,不失真获得,的计算 公式为: ? ,?岛?间,?阵?】? 一】 式中, ? 半 式.称为插补函数。式是一种理想的插补算法,但 是在实际应用中,它的意义不大,从上式中我们可以看出,它每计算 一个,值都要用到全部的采样点,对于稍大点的图像,计算量是 很大的;式.的插补函数计算量也是非常大的。所以对于实时显 示的医学超声图像来说,这个算法显然是不合适的。在得到均匀、连 续图像的同时,为了能够实时显示图像,插值算法必须满足计算量小 和运算速度快两个原则。为了能够满足以上两个原则,在不影响图像 质量的情况下,要选取尽可能少的采样点参加运算,同时,选择的插 值函数尽量简单,以提高系统处理图像的运算速度。 目前国内型超声系统中的部分基本都采用的是硬件实现 的方式,然而随着计算机软件业的不断发展,产品中的很多部分将采 用软件来实现,本文所描述的数字型超声系统中的部分就是 用软件来实现的,从而使系统的后期维护和升级变得更加容易和方便。 通常,插值算法包括线性插值和非线性插值,线性插值较简单, 计算量不大,运行速度快;非线性插值较复杂,计算量一般都很大。 为了满足型超声诊断系统实时性的要求,在变换部分常采用 线性插值算法。 ... 一维插值算法 简单插值算法,就是取空缺点邻近的采样值作为空缺点的像素 值。这种算法实现起来简单,但是会使处理后的图像失真。 线性插值算法就是使空缺点的灰度值等于相邻两个采样点的 线性组合,设空缺点的灰度值为。,相邻两个采样点的值分别为西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 和。,则运算公式表示为: ? 一圪木专兄宰一书巳木寺 其中,为需要插补的点数。式中,在计算空缺点的 灰度值之前,必须知道要插补的点数,但是往往插补点数不好计 算 出来,所以此线性插补法反而增加了问题的复杂性。 ... 二维插值算法 .算法是一种常规的二维插值算法,本文在传统算法基 础上,提出了一种改进方法,改进后的.算法提高了 部分的运行速度,从而为后续图像预处理的顺利进行奠定了基 础。 下面将介绍本文改进的.插值算法。 为了能够更准确和清晰的描述.算法,我们将图.中 待求像素点点及其相邻的扫描线进行放大,放大后的图像如图 .所示。 对于等角度、等间隔扫描的凸阵式探头,假设其发射到人体组 织的扫描线有根,而每根扫描线上又包括个回波数据点采 样点,那么对于显示平面上的一点,其周围相邻的四个采样点 的灰度值可以分别由图?中的,,、,,、,,,、,.,点的灰 度值来表示。图.中的和为点相邻的两根扫插线,’和 ”为位于两根扫描线上、且与点在同一弧线上的两个点。 图 算法? ? 西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 假设探头的最大扫描角度为,那么对于等角度、等间隔扫 描的根扫描线来说,每根扫描线上的个采样点中的相邻两个 表示,间隔差 采样点之间的差值就为。若探头的角度增量用 值用?表示,则有如下公式: ? ?秒:旦坠 ? ?一 对于.算法来说,要得到连续、均匀的插值图像,需要总 共插值三次,即两次轴方向插值和一次角度方向的插值。首先, 分别 通过一维线性插值算法得到相邻两根扫描线上与待求像素点在 同一弧 线上的两点的灰度值;然后,将得到的两个点的灰度值计算后的 值作 为待求像素点的灰度值。 设,、,所在的弧线与点所在的弧线的距离单位为像素 差用表示,根据式.可得,/,那么,’和” 两点的灰度值可由式.和式.计算得到。 ? 一?口谢 ? 其中,、分别为点’和”的灰度值,、、、分 别为点相邻四个采样点’、,、,、,的灰度值,该 灰度值由式.计算得到的行列值取整所得。 得到’和”两点的灰度值、后,再进行一次角度方向的 插值,从而得到点的灰度值。,插值运算公式如下: ? .妇一/? 其中,为显示像素点所在的轴与其相邻的扫描线间沿角度方 向的差值。 在描述改进算法的快速实现方式之前,先对本算法中用到的相关 术语进行解释。采样平面:存储器中存储的原始图像数据和填充阶 像素数据构成的二维数组平面,存储数据的超集,包括采样数据;数 据平面:采样平面经过坐标变换后的二维数组平面,比显示平面大, 并且图像已为扇形;显示平面:显示到显示器上的二维数组平面,是 数据平面的子集。西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 如果仅仅根据式.~式.的公式来计算得到插值后的扇 形图像,则计算量是很大的,且算法执行时间较长,这对于超系统 中的图像的几何变换是很不利的,从而使系统不能实时显示处理 后的 图像。为了提高算法的运行速度,本文中采用了几个存储表,这些存 储表有:存储采样平面到数据平面的坐标转换的表;记录数据平面中 空点的存储表;根据前两个表得到的数据平面完整的插值表。算 法的流程图如图.所示。 图 算法流程图 ? 西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 ... 算法的具体实现 在本文中,对变换的类取名为,类主要是从底 层数据采集系统中得到变换所需要的参数,从而完成变换, 并输出指定大小和指定显示角度的扇形图像。类主要包括以下 几个函数: 初始化函数。该函数主要完成两个功能:一是 利用外部传入的参数,初始化类的成员变量,然后生成采样平 面到数据平面的插值表;二是生成数据平面空点的插值表。初始化函 数的活动图如图.所示。图? 黝 图 西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 第一次坐标转换函数 。该函数主要是计算出 采样平面到数据平面的插值表。直角坐标转极坐标,经过这次变换后, 每个采样点就对应到转换后的扇形图中的一个点。函数的流程逻辑如 图所示。 第二次坐标变换函数 。函数的主要功能是找 到并标识原始像素点在数据平面的坐标;找到扇形图中空点的左右坐 标点,并对扇形图中为空点和采样点区别标识;计算出数据平面空点 的插值表,此函数是算法中计算量最大的部分,其流程逻辑如图 . 所示。 :: 图 活动图 :: 西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 :: 图 活动图 ::? ,计算出每根采样线在数据平面的斜 插值算法辅助函数 率,程序较简单,执行速度快,其流程逻辑见图?。 数,计尊出每根采?一 萎篓萎鋈薹鍪蝓 ? 样线在数据平面的 斜率 叠 、, ’? ::删 山 《,寸算出每搬采样线的夹角? 山 , 飞 【计算出每搬采样线在数据节面的斜率 ‖ 山 完成,返回采样线歹号对应在数据甲两的斜率 ? ::图 活动图 ? ::西南科技大学硕士研究生学位论文 第 页 插值算法辅助函数 。根据传入的采样点参数,找 。 到该采样点在数据平面的坐标,其流程逻辑见图? 图 :: 活动图 ? :: 插值区域函数,算出当前显示角度对应的扇 形区域,为插值函数提供需要插值的区域,这样可以减少插值点, 从 而减少计算量。函数的流程逻辑如图. 所示。 :: 图 活动图 ? :: : 西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 插值函数。根据显示插值表、插值算法对空点进 行插值,因为插值需要的参数都已经记录在显示插值表中,所以 这时 。 进行插值,程序执行速度较快。函数的活动图见图. 山 穰探插德嚣域函数的计厶 髯结聚,来完成对婴显 ?”。 《.删 示区域的插俊 。 、 / 一 ,/ 、 彩\ 麓一陋冰赫黝司 \ . / ./ 、 , . 搬据转羧数组坐标,宪 。成显示区域空点攮值 山 篮示阁像缓冲区中,势习 匕。完成犬小甄螽己?。‖ 山 隆成显零图像缓冲区嗣 ?,壤充,无返璧值,,爿? :: 图?活动图 ? :: ... 实验结果及分析 型超声系统中的部分的插值算法通常采用最邻近算法和双 线性插值算法,本文中所描述的?算法就为双线性插值算法。西南 科技大学硕士研究生学位论文 第页 为了能够验证最邻近插值算法和快速.算法在图像插值效果和 算法运行速度上的优劣,用仿真实现了最邻近插值算法和 .算法。最邻近插值算法较简单,相对来说,.算法的实 是存储器中存储的是 现要复杂些。实验结果图如下所示,其中图. 采集到的未经插值的原始图像,图. 为最邻近插值的变换后 的扇形图像,图. 为.插值后的变换图像。 图? 原始图像 ?图? 最近邻插值图像 图 快速插值图? ? 西南科技大学硕士研究生学位论文 .. 第页 从仿真实验结果可以看出,最邻近插值后的图像有明显的 锯齿现象,而.算法插值后的图像较平滑、无锯齿现象、图像 比较逼真。 在对仿真实现的图像进行了比较之后,实验中采用 软件用语言实现了.算法。对于一幅? 的未经插值的图像,在机内 存为、为双核、操作 系统为 的情况下,普通的.算法插值的图像,显示 时间需要 ,而快速.算法插值后的图像,显示时间只需要 。综合对比最邻近插值算法、.算法和快速.算法的 优缺点后,在实际开发的型超声系统中,部分的插值算法采用 了快速.算法,因为该算法实现的变换图像较逼真,且算 法运行速度快,能够满足超实时性的要求。 . 本章小结 本章概述了超声原理、超声诊断仪的种类,以及超成像原理, 并重点介绍了型超声系统中的数字扫描变换技术。数字扫描变 换技术主要解决两方面的问题:一是坐标变换技术;二是插值技术。 型超声诊断系统中的插值算法通常有最邻近算法和.算法, 本文在对这两种算法的插值效果和运行速度进行比较后,提出了一 种快速实现.算法的方式,并对其实现的方法做了详细的描 述。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 超图像预处理 . 引言 图像数据的采集过程中会有数据信息丢失,从而造成图像的边缘 和轮廓模糊,或者使图像的明暗程度和对比度发生变化。为了能够提 取到准确的图像信息,必须改善原始采集到的图像。这种改善方法通 常有两种:一种是不考虑影响图像质量的原因,只提取图像中感兴趣 的特征,这种方法改善后的图像可能会不逼近原图像,该方法就 是对 图像进行增强处理;另一种是针对影响图像质量的原因,设法去补偿, 从而使得改善后的图像更加逼近原图像,这种方法就是图像复原技术。 本章中主要介绍一些应用到超图像处理中的图像增强技术。 . 超图像的增强 一个典型的图像处理过程包括三个处理阶段,首先是获取原始图像 后的预处理阶段,二是特征提取阶段,三是识别分析阶段【 。在这三个 阶段中,图像的预处理阶段是关键,如果对图像预处理不好,那么后续 的图像分析将无法进行。超声图像预处理包括对图像信息的增强和对图 像噪声的抑制,图像预处理可以在空间域进行,也可以在频率域进行。 空间域的图像预处理就是在图像所在的空间进行处理,而频率是将原空 间的图像,以某种方式转换到另一个空间,然后利用转换后的空间的特 征对图像进行处理,最后将处理好的图像转换到图像的原空间中,从而 得到处理后的图像。在本文中,主要介绍在空间域中对图像进行预处理。 超声设备的成像原理决定了超声图像在采集过程中会受到噪声干扰,而 且在对超声信号的/转换时存在着量化问题,从而导致所成的超 声图像不能达到让人满意的视觉效果。为了能够更清晰的观察和分析图 像,我们必须对原始形成的超声图像进行改善,这就是对超声图像的增 强。常用的图像增强方法有灰度变换、直方图修正、图像锐化、频域滤 波、同态滤波及彩色增强等【。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 .. 超图像的灰度变换 在文件格式中是没有灰度图概念的,但是可以将文件 中的调色板的位数设为位,也就是色,在这个调色板中,每一 个像素的值都是相同的,即就是调色板的值都是,,一 ,,,这时的图像就为灰度图像,只包含亮度信息,不 包含色彩信息。图像的灰度变换也称为图像的点运算,是指图像 的灰 度值通过运算后,可以改变图像的显示效果。灰度变换与相邻的 像素 之间没有运算关系,是灰度到灰度的映射过程,灰度变换影响着 图像 的对比度。 假设输入图像为,,输出图像为,,则灰度变换可表示为: ? ,,厂,, ... 线性变换 输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的灰度变换称为线性变换, 其关系如式.所示。 ? 厂似木 ,为输出图像的像素 其中为输入图像的像素值~ 值? ,厂为转换函数,为斜率,为截距。如果, 为常数时,输出图像的对比度增强:如果,为常数时,输出 图像的对比度减小;如果,?,操作仅使所有像素的灰度 值上移或下移,其效果是使整个图像更暗或更亮;如果, 时,输出、输入图像相同;如果为负值,暗区域将变亮,亮区 域将变暗。 ... 极性翻转 图像极性翻转也叫图像黑白翻转,是对灰度图像的颜色进行翻转。 灰度图像的像素用一个字节表示,取值范围是,像素值为时, 时,图像显示白色,像素值在到 图像显示黑色,像素值为 间,图像颜色由黑到灰,最后显示为白色。图像的黑白翻转是将原来 像素值为~的图像,变为像素值在~的图像,通俗的讲,就西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 是黑白色颠倒。当式中的.,时,可得到公式.。 . ? ... 灰度拉伸 由于超成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素, 都会使图像的对比度较弱,从而导致图像中的细节分辨不清,这时可 以对图像的灰度进行拉伸,以增强图像的对比度。灰度拉伸是对线性 变换的扩展,它是分段进行的线性变换。假设原图像厂,的灰度范 围 的灰度范围是, 是【,】,】,】,灰度拉伸后的图像目 ,】, 】,则灰度拉伸函数为: 三,,, ? 夕,睾羞厂,,当?厂,? 嵯嚣厂?,厂为, ... 窗口变换 灰度的窗变换就是将输入图像的灰度值限定在一个窗范围, 该范围内的灰度值不变,大于该范围的像素灰度值设置为,小于 该窗:下限的像素灰度值设置为。设窗范围为:】,为窗下 限,为窗上限。则变换函数见式.。 , ? 厂,?? 【, ..。 阈值变换 灰度的阈值变换是窗口变换的一种特殊情况,就是设定一个固定 。 阈值,若图像的灰度值小于该阈值,则灰度值置为,否则置为 假设阈值为,则灰度变换函数为: 删镰瓣西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 ... 超图像灰度变换实验结果 图? 原图 图? 线性变换 ? ? 彳 。? 图 极性翻转 图 灰度拉伸 ?? 图 阈值变换 图 窗口变换? ?对于超图像,增强后的图像效果如上图所示。图? 是原图,西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 是探头扫描“仿组织超声体模所得的图像;图?是式?中的 斜率,截距 时的线性变换图像;图是式中的斜率 ,截距时的线性变换图像,也就是极性翻转图像;图是 式中的,, ,时的灰度拉伸结果;图? 是下限为,上限为 所得的窗口变换结果;图是阈值为 时的结果图。可以看出,通过上述的各种对比度增强方法处理后 的图 像,与原图像相比,能够更清晰、更容易的得到我们感兴趣的图像 区 域。 .. 超图像的直方图修正 ... 灰阶直方图 灰阶直方图是灰度值的函数,它表示数字图像中每一灰度级与 该灰度级出现的频率之间的对应关系【。灰阶直方图是由多根灰 度线条组成的图形,每根线条都表示了该灰度值在图像中出现的 次 数,即就是该灰度值的个数。对于数字图像,直方图可表示为: ? ,,,?,一 警 其中,是一幅图像的像素总数;是灰度级的总数目,对于 灰度图像来说,??;“表示第个灰度级;万七为第级灰 度的像素数;,表示该灰度级出现的频率,是对其出现概率的 估计【。在直角坐标系中做出,.七与,,.的关系图形,称为该图像 的直方图。 在灰阶直方图中,其横坐标表示灰度图的像素值~ , 纵坐标表示的是该灰度值出现的次数。图.中的图是灰度 超图像,图是图的灰阶直方图。从直方图中我们可以分析 出,灰度图中各个像素出现的概率,图.中的灰度值在 ~之 间时,灰度条最长,也就是灰度值出现的个数,最高可达 次,灰度值在~间,图像由暗逐渐到亮,所以图.总体看起 来较暗,明亮区域相对较少。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 原图像 灰阶直方图 图 超图像的直方图 ? ?... 灰度均衡化 灰度均衡化也称直方图均衡化,它是一种有效的间接增强图像 对比度的方法,其基本思想是通过点运算使输入图像转换为在每 一 灰度级上都有相同的像素点数的输出图像【】,从而增强图像的 整 体对比度。 假设原始图像在,处的灰度值为,,改变后图像的灰 度值为,,对图像增强的方法可表述为将灰度值,映 射为,的灰度值,则灰度均衡化处理中对图像的映射函数 增强函数可以定义为 ,,但是映射函数必须 满足两个条件:首先,映射函数眠在?,?的范围内 是一个单调递增函数,这是为了保证图像的灰度排列次序不被均 衡化过程打乱;其次,对于?,?有??, 它保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。 累积分布函数 ,能够满足上 述两个条件,那么我们可以通过将输入图像的灰度值为, 的分布转换成输出图像的灰度值为,的均匀分布,则灰度均衡的 转化公式为: ? ,厂,攀?:挈西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 其中,为图像的面积,为第级灰度值的个数。 灰度均衡化的处理结果如图.所示,其中是未处理的原图, 是均衡化后的结果图。 原图像直方图 灰度均衡化图像直方图 图 超图像灰度均衡化效果图?西南科技大学硕士研究生学位论 文 第页 上图中的图是未处理的超图像,整幅图像偏暗;图是均 衡化后的图像,图像明亮了许多;图是图像的直方图,我们可 以看出,图像的动态范围较窄;图是均衡化图像的直方图,图像灰 度的动态范围较宽,图像清晰。因此,灰度均衡化对于对比度较弱 的 灰度图像有明显的增强效果。 .. 超图像的平滑处理 图像的平滑处理主要是为了减少图像的噪声来自系统内部或外 部、提高图像的质量。由于高频分量对应图像边缘区域中像素的 灰度 值有较大变化的部分,而图像的平滑处理可以通过低通滤波器来 减弱 或者消除傅立叶空间的高频分量,同时它对低频分量是没有影响的, 所以低通滤波器可以将这些高频分量滤去,从而使图像变得平滑。 ... 均值滤波 均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其 周围的临近像素以目标像素为中心的周围个象素,构成一个滤波 模板,即去掉目标像素本身】。均值滤波主要采用的方法是领域平 均法,其原理是对输入图像的每个像素取一个领域,计算该领域中所 有像素灰度的平均值,然后用这个平均值代替像素的灰度值。我们用 原图像中一个像素值来和它周围相邻的八个像素值相加,然后取它们 的平均值作为新像素的灰度值,也就是模版可以表示为: .? 妄 图.中的是原图,是经过邻域平均后的效果图。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 邻域平均 原图像 图 超图像领域平均效果图 ? ? 从上图中我们可以看出领域平均后的图像很平滑,但同时也降低 了图像质量,使得图像看起来比较模糊,这是对图像进行平滑处理普 遍存在的现象。 ... 中值滤波 邻域平均在消除图像噪声的同时也模糊掉了其中的一些细节,为 了在消除噪声的同时,保留图像的细节、防止边缘模糊,需要采用中 值滤波法。其原理是对一个滑动窗口内的各像素灰度值进行排序,用 中值代替窗口中心像素的原来灰度值。如果窗口中像素个数为奇数, 那么对像素进行大小排序后的中间的像素的灰度值就为中值,如果窗 口中的像素个数为偶数,那么对像素进行大小排序后的中间的两个像 素的灰度值的平均值就为中值。例如,若一个长度为的窗口中的各 ,, ,,,则中值为,那么原来窗口 个像素值分别为 正中的灰度值 就由代替。 超图像上的噪声的区域是小于图像本身尺寸的,而且一般噪声 都是随机的,对于随机噪声,中值滤波的去噪声效果很好,不会模 糊 图像的边缘。图.是中值滤波的效果图,其中是原图,是窗 口大小为×的中值滤波效果图,是窗口大小为×的中值滤波 的效果图。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 ??????????????一 原图像 ×中值滤波 中值滤波 图? 超图像中值滤波实验结果? ? 从图中可以看出,原始超图像的噪声很大,经窗口大小为× 的中值滤波处理后,图像质量有了改善,但是噪声依然很大; 经 窗口 大小为×的中值滤波处理后,原图像中明显的噪声都被去除,图 像 边缘清晰,质量有了明显改善。实验结果表明,窗口大小为×中值 滤波效果更好。 .. 超图像的锐化 通常情况下,图像的平滑处理都会使得图像的边缘和轮廓 变得模糊,为了能够清晰分辨出图像的边缘和轮廓,需要对图像 进行锐化处理,使得图像边缘和轮廓的灰度反差增强。图像的锐化 方法有微分法和高通滤波法两种。如果图像受到平均和积分运算, 图像就会模糊,那么我们就可以通过积分的逆运算微分使图像清晰 化。因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域,因而与图像 的整体特性,如整体对比度和平均灰度值等有关【 ,所以采用高 通滤波器来减弱或者消除傅立叶空间的低频分量,也可以使图像锐 化,而且高通滤波器在滤去低频分量的同时,是对高频分量没有影 响的。西南科技大学硕士研究生学位论文 第页 ... 梯度锐化 图像梯度锐化就是对图像进行微分运算。设灰度图像在点, 处的像素值为,,此处的梯度矢量为: . . 厕匮期 .,.梯度有两个重要性质: 梯度的方向在函数,的最大变化率的方向上; 梯度的幅度用旷,】表示,其值为: 】?芸劫 由式. 可以看出,梯度的值就是,在其最大变化率方 向上的单位距离所增加的量。 对于离散的数字图像,式. 可以改写成: ? 旷,】?【厂,歹一厂,,】【厂,歹一厂,】 为了计算方便,常将式. 近似为如下公式: ? 旷,,】兰,,一,/,/一, 和式. 通常也可以近似为式. 两种公式: ? 旷】?厂,『一厂,,】厂 ,,一厂,』】 ? 【厂,,】兰,歹一 ,/一, 称为梯度。 式. 和式. 如果直接采用梯度值,来表示图像,即就是, 旷毛,】,则由梯度的计算公式可见:在图像变化缓慢的地方其值 很 小对应于图像较暗,而在线条轮廓变换较快的地方的值很大,在 灰 度均匀的区域梯度值为。这就是图像在经过梯度运算后使其清 晰, 从而达到锐化的目的。 由于在图像变化缓慢的地方梯度很小,所以图像会显得较暗,通 常的做法是给一个阈值,则梯度值、变换后的图像灰度值,以及原 。 图像的灰度值之间的关系见式. 厂五】?乃 ? 加 】, 旷,】