[发明专利]用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质有效
| 申请号: | 202011620438.1 | 申请日: | 2020-12-31 |
| 公开(公告)号: | CN112734665B | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
| 发明(设计)人: | 左兰·班加宁;晋青鹏 | 申请(专利权)人: | 飞依诺科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/90 |
| 代理公司: | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人: | 潘晓 |
| 地址: | 215123 江苏省苏州市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 减弱 运动 模糊 超声 图像 时域 滤波 方法 设备 介质 | ||
1.一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法包括:
在对不同时刻的帧数据进行时间复合时,引入运动程度调整帧数据之间的相关系数;
所述方法包括:将对应当前帧数据的时间复合输出结果以表示,
则;
;
;
;
其中,表示当前帧数据,表示与当前帧数据相邻、且相关的上一帧数据的相关输出;表示运动程度系数,,表示原始的帧数据之间的相关系数,表示调整后的帧数据之间的相关系数,NCC表示归一化互相关系数,表示形成的所有图像的像素均值,表示形成所述的所有图像的像素均值。
2.根据权利要求1所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据不同时刻帧数据间的灰度差异形成;
;
其中,为常数,,用于调整指数范围。
3.根据权利要求1所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
以当前图像为基础,将在其之前的m幅图像与当前图像进行空间复合形成当前帧数据,m为依次相邻、且角度不重合的图像数量之和的最大值减1;
将当前帧数据之前,连续、且数量为N的帧数据的加权和作为,每一帧数据包含的图像数量均为m+1,且相邻帧数据中的任一图像均互不重叠;N为正整数。
4.根据权利要求1所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
以当前图像为基础,将在其之前的m幅图像所分别对应的帧数据与当前图像进行空间复合形成当前帧数据,m为依次相邻、且角度不重合的图像数量之和的最大值减1;
将当前帧数据之前,连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为,每一帧数据包含的图像数量均为m+1;
其中,任相邻帧数据中的前一帧数据中的倒数m幅图像与后一帧数据中的正数m幅图像相互重叠;N为正整数。
5.根据权利要求1所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
以当前图像为基础,将与其处于同一扫描周期内的m幅图像与当前图像进行空间复合形成当前帧数据,m为同一扫描周期内、依次相邻、且角度不重合的图像数量之和的最大值减1;
将当前帧数据之前,连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为,每一帧数据包含的图像数量均为m+1,且每一帧数据对应的m+1幅图像同处于相同的扫查周期内,N为正整数。
6.根据权利要求1所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
分别以每一获取的图像依次作为当前帧数据;
将当前帧数据之前,与当前图像最接近,且具有相同扫查角度的N幅图像进行时间复合作为,N为正整数。
7.根据权利要求1至6任一项所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据运动程度系数与预设参数阈值的大小关系调整空间复合和时间复合,运动程度系数小于预设第一阈值,则停止空间复合和时间复合的计算。
8.根据权利要求7所述的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法,其特征在于,在停止空间复合和时间复合的计算后,所述方法还包括:
调整仅使用一个角度进行扫查,并在运动程度系数大于预设第二阈值时,重新执行多角度扫查,并重新进行空间复合和时间复合的计算;
预设第一阈值小于预设第二阈值,且预设第一阈值和预设第二阈值均介于0和1之间。
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