本發(fā)明公開了一種超聲血流圖像的處理方法，屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，具體涉及超聲彩色血流圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及改善和提高超聲彩色血流圖像質(zhì)量的方法和裝置。

背景技術(shù)：

目前，B型超聲成像技術(shù)、超聲多普勒血流檢測技術(shù)和超聲彩色血流成像技術(shù)是醫(yī)學超聲應用的幾個重要方面。其中超聲彩色血流成像技術(shù)通過圖像直觀、動態(tài)地顯示出血管內(nèi)的血流速度及其分布。

在彩色血流成像過程中，由于人體內(nèi)的血流、組織、血管壁等并不是完全靜止的反射體，同時超聲前段電路元器件的誤差，很容易在彩色圖像上形成假的孤立彩色圖像塊，即孤立噪聲；另外同向血流圖像區(qū)域內(nèi)，容易出現(xiàn)異向血流圖像區(qū)域，即異色噪聲。

目前超聲設(shè)備中的去噪多是針對隨機噪聲、斑點噪聲等后處理，鮮有關(guān)注血流圖像的去噪增強。廣泛應用的算法包括中值濾波、雙邊濾波、自適應空域濾波、時域多幀融合濾波等，某些算法在抑制噪聲的同時還能保持一定的邊緣特性。如果直接運用這些去噪算法，并不能取得很好的效果。

專利申請?zhí)枮?00410015582.7的中國專利申請“超聲波彩色血流成像的圖像后處理方法及裝置”，公開了一種超聲彩色血流成像的圖像后處理方法，將來自波束合成電路的波束分成兩路，其一經(jīng)黑白信號處理后產(chǎn)生黑白組織圖像；另一經(jīng)彩色血流處理后輸出彩色血流圖像，該彩色血流圖像又分為兩路，一路送往門限判決模塊產(chǎn)生圖像模式標志，另一路送往混合后處理模塊與上述圖像模式標志及黑自組織圖像一起進行混合處理成像；此外彩色血流處理電路還包括求模模塊用以產(chǎn)生門限判決模塊使用的黑白組織圖像。該專利主要對彩色血流圖像做局部二維平滑濾波來抑制噪聲。采用方法較單一普通，無法抑制“孤立點”，也無法消除異色噪聲點。

專利申請?zhí)枮?01510886067.4的中國專利申請“一種超聲彩色多普勒圖像后處理方法”，包括在超聲彩色多普勒成像系統(tǒng)中設(shè)置血流參數(shù)估計模塊，所述血流信號處理模塊對應接收血流方差和血流速度信號，在超聲彩色多普勒成像系統(tǒng)中設(shè)置參數(shù)預處理模塊，所述參數(shù)預處理模塊用于比對信號是否為血流信號，設(shè)置空間處理模塊用于對圖像進行處理，這種處理方法可以最大程度降低異常點的產(chǎn)生。但是，該申請的技術(shù)方案同樣無法抑制“孤立點”，也無法消除異色噪聲點。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種超聲血流圖像的處理方法。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：

一種超聲血流圖像的處理方法，具體步驟包括：

步驟一、根據(jù)原始超聲血流圖像，計算模板圖像；

步驟二、對步驟一產(chǎn)生的模板圖像進行形態(tài)學開運算；

步驟三、利用模板圖像對超聲血流圖像進行修正，消除孤立噪聲；

步驟四、對模板圖像進行投影運算求取真實血流區(qū)域；

步驟五、對真實血流區(qū)域內(nèi)異向噪聲點進行像素插值填充。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述步驟一中，通過對原始超聲血流圖像進行閾值分割，計算三值模板圖像。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述計算三值模板圖像步驟具體包括，設(shè)定1表示正向血流，-1表示負向血流，0表示非血流區(qū)域；

將硬件電路的波束信號分為兩路，一路為2D數(shù)據(jù)，一路為CFM數(shù)據(jù)；

對于CFM數(shù)據(jù)進行相關(guān)性運算，得到速度信息、能量信息、方差信息；

對所述速度信息進行處理，設(shè)定閾值th1和th2，對速度圖像進行閾值分割，大于上限th1屬于正向血流，模板圖像中對對應的像素值為1，小于下限th2屬于逆向血流，模板圖像中對應的像素值為-1，兩個閾值之間的部分為2D圖像，在模板圖像中對應的像素值為0。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述步驟二中，所述形態(tài)學開運算包括：用結(jié)構(gòu)元素腐蝕模板圖像，用結(jié)構(gòu)元素膨脹模板圖像，其中，所述腐蝕和膨脹的結(jié)構(gòu)元素是同一個。所述腐蝕運算是用結(jié)構(gòu)元素掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做與操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0；所述膨脹運算是用一個結(jié)構(gòu)元素掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做與操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述步驟三中，通過對比開運算前后模板圖像的差異，對超聲血流圖像進行修正，具體為：

f_estimate(find(f_mask2～＝f_mask))＝tmp

式中，f_mask為S101步計算得到的模板圖像，f_mask2為S102步經(jīng)開運算后得到的模板圖像，f_estimate為速度信息，即血流圖像，find為查找算子。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述步驟四的具體方法包括：分別將模板圖像中正向血流點及負向血流點向Y軸投影，求取正向及負向投影數(shù)據(jù)；將正向投影數(shù)據(jù)和負向投影數(shù)據(jù)相減并統(tǒng)計所有同向數(shù)據(jù)段；剔除所有數(shù)據(jù)段中長度小于設(shè)定的閾值th3的數(shù)據(jù)；剩余數(shù)據(jù)段中，對于正向及負向分別挑選一長度最大者為真實血流區(qū)域。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述步驟五的具體方法包括：對于當前異向噪聲點，以其為中心，在所述中心周圍設(shè)定區(qū)域，對所設(shè)定區(qū)域內(nèi)的非噪聲像素進行插值運算。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選方案，所述插值運算具體為：選取所設(shè)定區(qū)域內(nèi)的主色像素點，進行加權(quán)平均，設(shè)定權(quán)值大小一致，即均值濾波，所述主色像素點為該真實血流區(qū)域的真實像素點，排除異色噪聲周邊的其他異色噪聲點，插值的范圍大小及插值半徑大小均可調(diào)節(jié)。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：本發(fā)明利用形態(tài)學運算對超聲血流圖像進行處理，可以有效解決圖像中孤立噪聲的問題，消除同向血流區(qū)域的異常點，改善終端顯示的視覺效果。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的方法流程圖。

圖2是本發(fā)明的一個示例中，半徑為4時的結(jié)構(gòu)元素示意圖。

圖3是原始超聲圖像。

圖4是經(jīng)過本發(fā)明所提方法處理后的超聲圖像。

圖5是孤立噪聲消除結(jié)果的局部圖示。

圖6是孤立噪聲及異向噪聲消除結(jié)果的局部圖示。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施方式，所述實施方式的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細說明：

圖1是本發(fā)明的處理圖像的方法的流程圖，如圖1所示：

在步驟101中，計算獲取彩色血流模板圖像。

在本發(fā)明的一個具體實施例中，可選地，通過對原始超聲血流圖像進行閾值分割來計算三值模板圖像，可以但不限于用1表示正向血流，用-1表示負向血流，用0表示非血流區(qū)域。

硬件電路的波束信號分為兩路，一路為2D數(shù)據(jù)，一路為CFM數(shù)據(jù)，對于CFM數(shù)據(jù)，進行相關(guān)性運算，得到速度信息、能量信息、方差信息。本步驟中對二維速度信息進行處理。首先根據(jù)設(shè)定的閾值th1和th2，對速度圖像進行閾值分割，大于上限th1屬于正向血流，如圖中深黑色區(qū)域，模板圖像中對對應的像素值為1，小于下限th2屬于逆向血流，用如圖中淺灰色區(qū)域表示，模板圖像中對應的像素值為-1，中間部分為2D圖像，在模板圖像中對應的像素值為0。

根據(jù)上述閾值分割，可計算得到原始彩色血流圖像對應的二維三值模板圖像。

在步驟102中，對以上模板圖像進行形態(tài)學開運算。

開運算包括腐蝕和膨脹：腐蝕運算是用結(jié)構(gòu)元素掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。膨脹運算是用一個結(jié)構(gòu)元素掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。

實驗表明，開運算可以很好消除孤立噪聲，先通過腐蝕運算把這些噪聲點“抹掉”，但腐蝕會收縮真實血流區(qū)域，因此，對腐蝕結(jié)果進行對應的膨脹操作，以恢復真實血流區(qū)域的尺寸。

操作前，需要設(shè)置開運算結(jié)構(gòu)元素，實驗表明，對于彩色血流圖像圓形結(jié)構(gòu)具有良好的效果，但結(jié)構(gòu)元素不局限于此，可以根據(jù)需要選取其他形狀，甚至可以旋轉(zhuǎn)調(diào)整角度。

本專利實例中選用半徑可調(diào)節(jié)圓形結(jié)構(gòu)元素，原則上，腐蝕和膨脹應該使用相同的結(jié)構(gòu)元素。在一個示例中半徑為4時的結(jié)構(gòu)元素如圖2。

上述腐蝕、膨脹操作是對S101步驟中得到的模板圖像進行的。

在步驟S103中，利用模板圖像對超聲血流圖像進行修正以消除孤立噪聲。

規(guī)則如下：

f_estimate(find(f_mask2～＝f_mask))＝tmp(1)

式中，f_mask為S101步計算得到的模板圖像，f_mask2為S102步經(jīng)開運算后得到的模板圖像，f_estimate為速度信息，即血流圖像，find為查找算子。

(1)式含義為找出f_mask2和f_mask值不同的位置，并對這些位置的f_estimate像素重新賦值為tmp，可選地，tmp＝(th1+th2)/2。

在步驟S104中，模板圖像進行投影運算求取真實血流區(qū)域。

開運算可以消除彩色孤立噪聲，但不能解決異向噪聲問題。對于異向噪聲，本方法提出首先利用彩色血流模板圖像投影的方法，計算出圖像中的真實血流區(qū)域，支持同時存在正向和逆向的血流圖像，對于真實血流區(qū)域內(nèi)有別于主色彩的異向區(qū)域，進行S105步的插值平滑。

投影計算的方法如下段matlab代碼所示，其中fmask為模板圖像，可選地，只利用Y軸方向投影結(jié)果進行計算。

％Y軸方向投影

％計算projectionY

projectionY＝projectionYr–projectionYb；

得到投影數(shù)據(jù)后，首先統(tǒng)計圖像中真實的血流區(qū)域，統(tǒng)計方法如下：

(1)遍歷projectionY，得到所有的同向數(shù)據(jù)段，即數(shù)據(jù)曲線中兩個零點之間的數(shù)據(jù)段，記錄每段起止坐標及長度信息。

(2)對于長度小于閾值th3的數(shù)據(jù)段，作為噪聲。對于長度超過th3的數(shù)據(jù)段，對于正向和逆向血流分別選擇一個最大長度的數(shù)據(jù)段作為真實的血流區(qū)域。

matlab代碼：

％檢測血流主區(qū)域，支持正反兩段

需要指出的是，統(tǒng)計結(jié)果可能只有一段淺灰色血流區(qū)域，當所有深黑色數(shù)據(jù)段的長度都小于閾值lineFilterLevel時，反之亦然。

在步驟S104中，對真實的血流區(qū)域內(nèi)的異色噪聲進行插值處理。

插值方法為：選取周邊一定范圍內(nèi)的主色像素，進行加權(quán)平均，權(quán)值可以根據(jù)實際需要，本例為所有權(quán)值大小一致，即均值濾波。主色像素點是指該真實血流區(qū)域的真實像素點，不包含異色噪聲周邊的其他異色噪聲點。插值范圍及插值半徑，大小可調(diào)節(jié)，本例中設(shè)置為lineFilterLevel。計算過程如下述matlab代碼所示：

for i＝array{1}(1):array{1}(2)％根據(jù)數(shù)據(jù)段的起止坐標來確定循環(huán)的上下限

圖3為原始超聲圖像，圖4為經(jīng)本專利所提方法處理后的超聲圖像，圖5為孤立噪聲消除結(jié)果的局部圖示，圖6為孤立噪聲及異向噪聲消除結(jié)果的局部圖示。

上面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方式作了詳細說明，但是本發(fā)明并不限于上述實施方式，在本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下做出各種變化。以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明，任何熟悉本專業(yè)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容做出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)，在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，對以上實施例所作的任何簡單的修改、等同替換與改進等，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的保護范圍之內(nèi)。