[发明专利]一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法及系统

说明书

本发明属于超声成像技术领域，具体涉及一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法及系统，其中，涉及的一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法，包括以下步骤：S1、根据噪声图像构建金字塔；S2、根据金字塔的顶层图像计算帧相关系数模板；S3、根据系数模板进行尺度变换；S4、根据尺度变换后的系数模板实现对噪声图像的帧相关处理；本发明通过金字塔顶层图像进行帧相关系数的计算，能够大大减小算法的复杂度；金字塔每层图像在构建过程中均会进行卷积核的平滑，以使图像金字塔具有良好的去噪效果。

技术领域

本发明属于超声成像技术领域，具体涉及一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法及系统。

背景技术

医学超声是一种低成本、非侵入、实时性的临床检查手段，然而实际的医学超声图像中往往存在较大的噪声，噪声的存在会降低图像的信噪比和对比分辨率等，最终降低了图像质量。

超声图像中的噪声主要来源于两类，一类是内部电路、热效应等引起的随机噪声，另一类是超声回波相干散射形成的散斑噪声。现有的去噪方法主要分为三类，第一类是基于复合的方法，如频率复合，空间复合和时间复合。第二类是基于噪声模型的方法，该方法的缺点在于噪声特征过于复杂，噪声模型的构建过于理想化。最后一类是基于后处理的方法，具体可以分为单尺度和多尺度两种方法。

帧相关即时间复合方法可以在不显著增加系统复杂度的基础上实现较好的去噪效果。帧相关的基本模型为：y_t＝ay_t-1+(1-a)x_t，式中的x、y分别表示帧相关前、后的图像，下标表示时刻，α为帧相关系数。

现有的帧相关方法主要分为非自适应和自适应两类，非自适应即模型中的α为固定值，自适应即α是根据不同时刻的图像实时计算出来的，具体可以基于两帧或多帧进行计算。

现有的自适应帧相关方法是在原图像尺寸上进行计算的，而原图在去噪之前含有较多噪声，从而使得相关性的计算不够准确，最终导致帧相关的效果不佳；现有的解决方法是在帧相关之前对图像进行空间平滑、数字滤波等预处理，但该方法的缺点是难以在去除噪声和保留图像特征之间达到很好的平衡；为此，有必要对此进行改进，以克服实际应用中的不足。

发明内容

基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本发明的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法及系统。

为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于图像金字塔的鲁棒自适应帧相关方法，包括以下步骤：

S1、根据噪声图像构建金字塔；

S2、根据金字塔的顶层图像计算帧相关系数模板；

S3、根据系数模板进行尺度变换；

S4、根据尺度变换后的系数模板实现对噪声图像的帧相关处理。

作为优选方案，所述步骤S1具体为：

S11、设置待分解的金字塔层数L，并将原始噪声图像I₀定义为第0层；

S12、计算卷积核kernel，并对kernel进行归一化处理；

x＝-3σ,-3σ+1,...,3σ-1,3σ

其中，σ为高斯核的标准差；

S13、初始化i＝0，将金字塔第i层图像Iⁱ与kernel进行卷积，即Iⁱ＝conv(Iⁱ,kernel)；