專利名稱：基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法
技術領域：
本發明屬于超聲診斷成像領域，涉及超聲圖像處理方法，具體涉及基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法。
背景技術：
超聲成像因為其無創性、實時性、操作方便、價格便宜等諸多優勢，已經成為臨床上應用最為廣泛的診斷工具之一。超聲成像最主要的兩種功能模式分別是黑白(B)模式和彩色(CF)模式，B模式是根據組織不同深度的反射信號強度進行成像，反射信號強度越大則圖像灰度值越大，反之則圖像灰度值越小；CF模式則是計算由于多普勒效應引起的超聲信號頻移，通過頻移得到血流速度并用不同的顔色(如紅、藍)和深淺表示，從而得到實時的彩色血流圖像，通常該彩色血流圖象附加在B模式圖像上一起顯示。由于超聲圖像中噪聲信號的存在會影響診斷結果，因此對超聲信號和圖像進行處理時通常采用ー些濾波方法抑制噪聲，從而改善圖像質量。中值濾波和空間平滑濾波是兩·種經典的濾波方法，常用于超聲信號和圖像處理的去噪過程，如對B模式下的圖像灰度值、CF模式下的血流能量值進行濾波處理。中值濾波是基于排序統計理論的ー種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，其基本原理是對數字圖像或數字信號中一點(當前點)及其鄰域中各點的數值進行排序，然后用排序后的中值代替當前點的數值，從而消除孤立的噪聲點，中值濾波對脈沖噪聲和椒鹽噪聲具有良好的去噪效果，同時能較好的保護邊緣信息；空間平滑濾波則是ー種線性濾波器，其基本原理是對數字圖像或數字信號中一點(當前點)及其鄰域中各點的數值以及對應的權重系數求加權平均，然后用加權平均值代替當前點的數值，從而達到濾除噪聲的目的，空間平滑濾波對高斯噪聲具有良好的去噪效果。專利CN 101472055 “中值濾波裝置和方法以及采用這種裝置的超聲成像系統”公開了ー種中值濾波的方法，其基本原理與傳統中值濾波沒有區別，都是用濾波區域(窗)中所有像素點的中值作為該區域中心像素點的值，只是其在實現方式上有所改進，可提供區域任意可選(不同大小、不同形狀)的中值濾波。專利CN101396278 “ー種去除實時超聲圖像斑點噪聲的方法”公開了ー種濾除超聲圖像斑點噪聲的方法，該方法首先設置濾波區域(窗)中心點的權重系數，然后根據該濾波區域的均值、絕對差值和的均值以及任意一點與中心點的距離計算該點的權重系數，再根據每個點的權重系數對其數據進行擴展(如權重系數為N則將該點的數值擴展為N個)，最終對擴展后的數據序列求中值，從而達到濾除斑點噪聲的目的，該方法中計算得到的各點的權重系數并不是用于乘以各點的值進行加權平均，而是根據權重系數對各點的數據進行擴展從而形成新的數據序列，最終基于該新的數據序列的中值濾波本質上與傳統中值濾波并沒有差異。美國專利USOO586O93OA “Energy weighted parameter spatial/temporalfilter”公開了ー種用于彩色血流成像的空間濾波方法，該方法與傳統空間平滑濾波方法沒有本質上的區別，只是每個點的權重系數是根據該點的能量來確定的。美國專利US006135962A“Method and apparatus for adaptive filtering Dy counting acousticsample zeroes in ultrasound imaging”公開了ー種空間濾波方法,通過對某一點及其鄰域各點的O值(預先設置ー個接近于O的閾值，小于該閾值的值定義為O值)進行計數，當計數大于預先設置的計數閾值時，則該點無需平滑濾波處理；當計數小于預先設置的計數閾值時，則對該點進行平滑濾波處理。該方法的優點是僅處理非O值區域(如B模式下的組織區域和CF模式下的血流區域)，減小計算量，還能較好的保護血管邊界。除此之外，其采用的空間平滑濾波方法本質上與傳統方法無異，都是根據各點和中心點的位置來確定權重系數，通常是中心點取最高的權重系數，離中心點較近的點取較高的權重系數，離中心點較遠的點取較低的權重系數，因此該點本身的值對濾波后的值貢獻最大，空間位置上靠近該點的值其次，空間位置上遠離該點的值貢獻最小。從上述可知，現有的超聲圖像中值濾波和空間平滑濾波方法，要么是采用単一的中值濾波，要么是采用単一的空間平滑濾波，還沒有一種濾波方法能夠將中值濾波和空間平滑濾波相結合，同時獲得中值濾波和空間平滑濾波的優點。另外，如果采取兩步濾波的方法，即先進行中值濾波再進行空間平滑濾波或先進行空間平滑濾波再進行中值濾波，則會 因為平滑過度而降低圖像的分辨率，造成圖像模糊。
發明內容
本發明的目的是提供一種基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，該方法將中值濾波方法和空間平滑濾波方法相結合，同時獲得了中值濾波和空間平滑濾波的優點，又不至于使圖像過度平滑。為達到上述目的，本發明采用了以下技術方案基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，包括以下步驟(I)取超聲圖像中的一像素點作為當前點；(2)取以該當前點為中心點的鄰域窗；(3)對所述鄰域窗中的所有像素點按像素值大小進行排序；(4)對排序后的中值取最高的權重系數，靠近該中值的像素值取較高的權重系數，遠離該中值的像素值取較小的權重系數，并保證排序后的所有像素值的權重系數之和=1 ;(5)對排序后的每個像素值乘以相應的權重系數后累加，用累加得到的值替換所述當前點的像素值；(6)取所述超聲圖像中的下一像素點作為當前點，依次進行步驟(2) (3) (4) (5)的處理，直到處理完所述超聲圖像中的所有像素點，最后輸出處理后的圖像。ー種具體實施的方式，步驟(4)中，在取權重系數時，首先確定好排序后的中值的初始權重系數，排序后其余像素值的初始權重系數則根據該中值的初始權重系數以及相應像素值離中值的距離進行計算，井隨著該相應像素值離中值的距離遞減，最后將排序后的每個像素值的初始權重系數均除以排序后所有像素值的初始權重系數之和，即得到步驟
(4)中各像素值的權重系數。具體實施的例子，設定排序后的中值的初始權重系數為F，排序后其余某一像素值的初始權重系數為Fv,排序后該像素值離中值的距離為d,則Fv=F/2d。另外ー種具體實施的方式，步驟(4)中，在取權重系數時，首先確定好排序后的中值的初始權重系數，排序后其余像素值的初始權重系數則根據該中值的初始權重系數以及相應像素值與中值的差異大小或差異率進行計算，井隨著該相應像素值與中值的差異大小或差異率遞減，最后將排序后的每個像素值的初始權重系數均除以排序后所有像素值的初始權重系數之和，即得到步驟(4)中各像素值的權重系數。具體實施的例子，設定排序后的中值為Vnied，該中值Vnied的初始權重系數為F，排序后其余某一像素值為V,該像素值V的初始權重系數為Fv,排序后該像素值V與中值Vnred的差異大小為 D = I V-Vmed I，差異率為 Dr = I V-Vmed I /Vmed,則 Fv = F/ (1+D)或 Fv = F/ (Ι+Dr)。由于上述技術方案的運用，本發明與現有技術相比具有下列優點本發明的方法中，在對像素點及其鄰域各點的像素值進行排序后，對排序后的中值取最高的權重系數，靠近中值的像素值取較高的權重系數，遠離中值的像素值取較小的權重系數，然后計算加權平均作為該像素點的值。本發明在數值排序的基礎上進行加權平均，能有效的結合中值濾波和空間平滑濾波的優點，又不至于使圖像過度平滑。當排序后的中值對應的權重系數遠遠大于其他權重系數時，本發明的濾波方法的效果接近于中值濾波；當排序后的中值與其他值對應的權重系數相同時，該濾波方法的效果等同于權重 系數相同的空間平滑濾波；當排序后的中值對應的權重系數介于兩者之間時，該濾波方法將同時具有中值濾波和空間平滑濾波的效果和優點，而且還可以根據實際需要進行調節。
附圖I為本發明的示意圖；附圖2為本發明第一種具體實施例的示意圖，并與現有的中值濾波、空間平滑濾波作了比較；附圖3為本發明第二種具體實施例的示意圖，并與現有的中值濾波、空間平滑濾波作了比較；附圖4為本發明第三種具體實施例的示意圖，并與現有的中值濾波、空間平滑濾波作了比較；附圖5為本發明中根據像素值離中值的距離來計算權重系數的ー種具體實施方式
示意圖；附圖6為本發明中根據像素值與中值的差異大小或差異率來計算權重系數的一個函數曲線圖。
具體實施例方式下面結合附圖來進ー步闡述本發明。本發明提供了一種基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，該方法首先對圖像中的一像素點及其鄰域各點的數據按照數值大小進行排序，然后對經過排序的數據設置不同的權重系數計算加權平均，得到的結果作為該像素點的數值。具體來說，本發明的方法包括以下步驟(I)取超聲圖像中的一像素點作為當前點，如圖I的像素點(i，j)；(2)取以該當前點為中心點的鄰域窗，如圖I中以像素點(i，j)為中心點的鄰域窗(2M+1) X (2N+1)；(3)對鄰域窗中的所有像素點按像素值大小進行排序，這樣會得到一個數據序列，在圖I中，該數據序列以向量S表示；(4)對排序后的中值取最高的權重系數，靠近該中值的像素值取較高的權重系數，遠離該中值的像素值取較小的權重系數，并保證排序后的所有像素值的權重系數之和=1，這樣會得到一個權重系數序列，在圖I中，該權重系數序列以向量W表示；(5)對排序后的每個像素值乘以相應的權重系數后累加，用累加得到的值替換當前點的像素值，如圖I中對排序后的數據設置不同的權重系數計算加權平均得到Data (i，j) =S · W,其中·表示向量的點積,該Data (i, j)即作為像素點(i，j)的值；(6)取超聲圖像中的下一像素點作為當前點，依次進行步驟(2) (3) (4) (5)的處理，直到處理完超聲圖像中的所有像素點，最后輸出處理后的圖像，噪聲得到抑制，圖像質量得到改善。本發明提供的空間濾波方法中，在對ー像素點及其鄰域各點的數值進行排序后， 基于中值濾波將中值作為該像素點值的原理，本發明則對排序后的中值數據取最高的權重系數，靠近中值的數據取較高的權重系數，遠離中值的數據取較小的權重系數，計算加權平均以作為該像素點的值，此時中值數據對該像素點值的貢獻最大，靠近中值的數據其次，遠離中值的數據貢獻最小。在圖I中，對ー個(2M+1) X (2N+1)的濾波區域(窗)，首先對該區域內所有像素點的數值進行排序，得到一個數據序列S，再對排序后的數據序列S中的每ー個值設置相應的權重系數，形成權重系數序列W，然后計算加權平均作為該區域中心點(i，j)的數值Data(i，J·)，
權利要求
1.基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其特征在于包括以下步驟 (1)取超聲圖像中的一像素點作為當前點； (2)取以該當前點為中心點的鄰域窗； (3)對所述鄰域窗中的所有像素點按像素值大小進行排序； (4)對排序后的中值取最高的權重系數，靠近該中值的像素值取較高的權重系數，遠離該中值的像素值取較小的權重系數，并保證排序后的所有像素值的權重系數之和=1 ; (5)對排序后的每個像素值乘以相應的權重系數后累加，用累加得到的值替換所述當前點的像素值； (6)取所述超聲圖像中的下一像素點作為當前點，依次進行步驟(2)(3) (4) (5)的處理，直到處理完所述超聲圖像中的所有像素點，最后輸出處理后的圖像。
2.根據權利要求I所述的基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其特征在于步驟(4)中，在取權重系數時，首先確定好排序后的中值的初始權重系數，排序后其余像素值的初始權重系數則根據該中值的初始權重系數以及相應像素值離中值的距離進行計算，并隨著該相應像素值離中值的距離遞減，最后將排序后的每個像素值的初始權重系數均除以排序后所有像素值的初始權重系數之和，即得到步驟(4)中各像素值的權重系數。
3.根據權利要求2所述的基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其特征在于設定排序后的中值的初始權重系數為F，排序后其余某一像素值的初始權重系數為Fv,排序后該像素值離中值的距離為d,則Fv = F/2d。
4.根據權利要求I所述的基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其特征在于步驟(4)中，在取權重系數時，首先確定好排序后的中值的初始權重系數，排序后其余像素值的初始權重系數則根據該中值的初始權重系數以及相應像素值與中值的差異大小或差異率進行計算，并隨著該相應像素值與中值的差異大小或差異率遞減，最后將排序后的每個像素值的初始權重系數均除以排序后所有像素值的初始權重系數之和，即得到步驟(4)中各像素值的權重系數。
5.根據權利要求4所述的基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其特征在于設定排序后的中值為Vniral，該中值Vnred的初始權重系數為F，排序后其余某一像素值為V,該像素值V的初始權重系數為Fv,排序后該像素值V與中值Vmejd的差異大小為D=Iv -V1J，差異率為 Dr =IV- Vmed I/Vmed，則 Fv=F/(1+D)或 Fv=F/(1+Dr)。
全文摘要
本發明公開了基于數值排序加權平均的超聲圖像空間濾波方法，其中在對像素點及其鄰域各點的像素值進行排序后，對排序后的中值取最高的權重系數，靠近中值的像素值取較高的權重系數，遠離中值的像素值取較小的權重系數，然后計算加權平均以作為該像素點的值。本發明在數值排序的基礎上進行加權平均，能有效的結合中值濾波和空間平滑濾波的優點，又不至于使圖像過度平滑。
文檔編號A61B8/00GK102670251SQ20121016995
公開日2012年9月19日 申請日期2012年5月29日 優先權日2012年5月29日
發明者凌濤 申請人:飛依諾科技(蘇州)有限公司