CN101527034A

CN101527034A - 自适应帧相关的方法和装置

Info

Publication number: CN101527034A
Application number: CN200810065803A
Authority: CN
Inventors: 桑茂栋; 王勇; 张羽
Original assignee: Shenzhen Mindray Bio Medical Electronics Co Ltd
Current assignee: Beijing Shen Mindray Medical Electronics Technology Research Institute Co Ltd
Priority date: 2008-03-07
Filing date: 2008-03-07
Publication date: 2009-09-09
Anticipated expiration: 2028-03-07
Also published as: US20090225827A1; CN101527034B; US8290061B2

Abstract

本发明提供一种自适应帧相关的方法和装置。该方法和装置将当前帧图像分成多个子块，并获取多个子块中每个子块的特征，从而获得当前帧图像的特征图像；根据当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像来确定多个子块中每个子块的帧相关系数；利用多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像和当前帧图像进行帧相关，从而获得当前帧图像帧相关后的结果图像。本发明在有效抑制噪声、提高图像质量的同时减弱甚至避免了因帧相关计算而带来的运动模糊，并且提高了帧相关处理的效率。

Description

自适应帧相关的方法和装置

技术领域

本发明涉及超声成像领域，并且更具体地，涉及一种用于超声成像系统的自适应帧相关的方法和装置。

背景技术

在B型超声成像系统中，影响图像质量(如对比分辨率、信噪比)的噪声通常包含硬件系统的随机噪声和斑点噪声。为改善图像质量，在超声成像系统中采用了复合技术，包括空间复合技术、频率复合技术和时间复合技术。时间复合技术即帧相关技术，可以降低黑白超声图像中的噪声，提高图像的对比分辨率和信噪比，从而提高图像的清晰度和可读性。再者，因时间复合技术实现成本较低、且几乎不降低空间分辨率，所以常被超声成像系统所采用。不同时刻的图像中的随机噪声不相关，因此通过对不同时刻的图像进行时间复合可以有效抑制噪声，提高图像信噪比。虽然静止目标产生的斑点噪声不是随机的，但是，实际上，人体内组织的运动和超声探头的运动都会改变斑点噪声，因此，不同帧图像中的斑点噪声通常也具有较弱的相关性，从而利用时间复合技术同样可以降低斑点噪声的影响，提高图像的对比分辨率。

然而，例如在对剧烈运动目标(如心脏成像中快速运动的心肌和瓣膜)进行成像时，将可能导致图像的时间分辨率下降和运动模糊。因此，不同器官的运动程度不一样，对应的帧相关程度应该有所区别。即使是同一器官的相邻两帧图像，因为不同区域的运动程度也不相同，所以图像中不同区域的帧相关程度也应该有所区别。帧相关程度需要根据图像内容进行变化，即自适应帧相关技术。传统的帧相关采用固定系数进行，而自适应帧相关可以根据图像内容来自动调节帧相关系数，从而在抑制噪声的同时还减弱了帧相关带来的运动模糊。

当考虑到节省存储和计算资源时，自适应帧相关可以由一阶递归低通滤波实现，公式表示为：

Y(K)＝αY(K-1)+(1-α)X(K)，0＜α＜1，

式中，X(K)表示当前帧图像，Y(K)表示当前帧图像帧相关后的输出值，Y(K-1)表示上一帧图像帧相关后的输出值，α为可调节的帧相关系数。

目前，现有技术中已有的自适应帧相关技术的基本思想是：根据上一帧图像帧相关后的结果图像Y(K-1)和当前帧图像X(K)中的一个或者两者之间的关系来确定帧相关系数；在X(K)和Y(K-1)之间进行帧相关的时候，往往使用基于像素的方式逐点进行系数计算，即需要为图像中的每个像素点都确定一个帧相关系数，然后再进行帧相关。

现有技术中这种基于像素来确定帧相关系数的方法受噪声影响比较大。例如，如果一个像素在相邻两帧中不存在较大的运动，那么灰度值应该较为接近，但由于噪声的存在，实际的灰度值可能相差很大，这时基于像素的方法会得出一个较小的帧相关系数，然后进行较弱的帧相关，从而难以达到抑制噪声的目的。相反，如果本来运动剧烈的像素由于噪声的影响而使灰度值在两帧中相差较小，则这时基于像素的方法会得出一个较大的帧相关系数，然后进行较强的帧相关，从而带来运动模糊。

因此，需要一种改善的自适应帧相关的方法和装置，该方法和装置在确定帧相关系数时受噪声的影响比较小，甚至不受噪声影响，从而能够更加有效地抑制噪声，减弱甚至避免因帧相关计算而带来的运动模糊。

发明内容

为了在确定帧相关系数时受噪声的影响比较小，甚至不受噪声影响，从而能够更加有效地抑制噪声，减弱甚至避免因帧相关计算而带来的运动模糊，本发明提供一种自适应帧相关的方法和装置，帧相关程度随前后两帧图像内容变化的剧烈程度而做相应的变化。根据本发明，帧相关程度和成像区域的运动剧烈程度成反比关系，即对于运动剧烈的区域，则基本上不进行帧相关，而对于基本静止不动的区域，则进行最大程度的帧相关。

本发明提供一种自适应帧相关方法，包括：特征获取步骤，用于将当前帧图像分成多个子块，并获取多个子块中每个子块的特征，从而获得当前帧图像的特征图像；帧相关系数确定步骤，用于根据当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像来确定多个子块中每个子块的帧相关系数；和帧相关处理步骤，用于利用多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像和当前帧图像进行帧相关，从而获得当前帧图像帧相关后的结果图像。

在本发明的一个实施例中，多个子块中每个子块的特征用相应子块内所有像素的均值或中值来表示。

在本发明的一个实施例中，当前帧图像和上一帧图像在时间上相邻或相隔。

在本发明的一个实施例中，帧相关系数确定步骤包括：运动变量计算步骤，用于计算多个子块中每个子块的运动变量；和系数确定步骤，用于根据多个子块中每个子块的运动变量来确定相应子块的帧相关系数。

在本发明的一个实施例中，多个子块中每个子块的帧相关系数是相应子块的运动变量的递减函数

在本发明的一个实施例中，多个子块中每个子块的运动变量用当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像中相应子块的特征之差的绝对值来表示。

在本发明的一个实施例中，多个子块中每个子块的运动变量还选择性地与相应子块的密度水平有关。

在本发明的一个实施例中，多个子块中每个子块的密度水平用当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像中相应子块的特征的均值来表示。

在本发明的一个实施例中，当子块的密度水平大于阈值时，子块的运动变量还与子块的密度水平有关；当子块的密度水平小于或等于阈值时，子块的运动变量与子块的密度水平无关。

在本发明的一个实施例中，帧相关处理步骤通过对上一帧图像帧相关后的结果图像与当前帧图像进行加权平均来实现。

在本发明的一个实施例中，利用多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像与当前帧图像中相应子块内的所有像素进行加权平均。

在本发明的一个实施例中，通过对多个子块中每个子块的帧相关系数进行线性或非线性插值以产生相应子块内每个像素的帧相关系数，然后利用产生的相应子块内每个像素的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像与当前帧图像中的相应像素进行加权平均。

在本发明的一个实施例中，在特征获取步骤前，还包括图像预处理步骤，图像预处理步骤用于对当前帧图像进行降噪处理和/或增强处理，从而获得改善的当前帧图像。

本发明还提供一种自适应帧相关装置，包括：特征获取单元，用于将当前帧图像分成多个子块，并获取多个子块中每个子块的特征，从而获得当前帧图像的特征图像；帧相关系数确定单元，用于根据当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像来确定多个子块中每个子块的帧相关系数；和帧相关处理单元，用于利用多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像和当前帧图像进行帧相关，从而获得当前帧图像帧相关后的结果图像。

在本发明的一个实施例中，自适应帧相关装置还包括存储器，该存储器用于存储上一帧图像的特征图像和上一帧图像帧相关后的结果图像。

在本发明的一个实施例中，自适应帧相关装置还包括图像预处理单元，该图像预处理单元用于对当前帧图像进行降噪处理和/或增强处理，从而获得改善的当前帧图像并将改善的当前帧图像输入特征获取单元。

在本发明的一个实施例中，帧相关系数确定单元包括：帧相关系数确定单元包括：运动变量计算部件，用于计算多个子块中每个子块的运动变量；和系数确定部件，用于根据多个子块中每个子块的运动变量来确定相应子块的帧相关系数。

与现有技术相比，本发明具有如下优点。

1.由于自适应帧相关使用的帧相关系数主要由运动程度来决定，因此判断图像是否运动、运动程度是否剧烈，利用两个原始数据帧X(K)和X(K-1)比现有技术中利用一个原始数据帧X(K)和一个被处理过的数据帧Y(K-1)更直接、准确。

2.本发明对图像进行分块处理，根据每个子块的内容特征自适应地确定该子块的帧相关系数，从而在确定帧相关系数时受噪声的影响比较小，甚至不受噪声影响。另外，由于是分块处理，所以提高了帧相关处理的效率。

3.本发明在有效抑制噪声、提高图像质量的同时，减弱甚至避免了因帧相关计算带来的运动模糊。

附图说明

通过结合以下附图，并且参考以下对具体实施方式的详细说明，可以对本发明有更透彻的理解：

图1为B型超声成像的原理性示意图；

图2为根据本发明的一个实施例对图像数据进行自适应帧相关的示意图；

图3为根据本发明的一个实施例的自适应帧相关方法的示意图；

图4为根据本发明的一个实施例对图像分块求均值的示意图；

图5为根据本发明的另一个实施例的自适应帧相关方法的示意图；

图6为根据本发明的一个实施例的自适应帧相关装置的框图；

图7示出未经帧相关处理的图像；和

图8示出根据本发明的一个实施例经过自适应帧相关处理之后的图像。

具体实施方式

图1为B型超声成像的原理性示意图。探头发射脉冲信号进入人体，经人体的组织反射后，被探头接收，然后接收的回波数据经过以下处理：接收波束合成、动态滤波、包络检测、对数压缩、动态范围变化和自适应帧相关，最后进行显示。

图2为根据本发明的一个实施例对图像数据进行自适应帧相关的示意图。序列X(K)表示系统采集的图像数据，序列Y(K)表示经过自适应帧相关后的图像数据，其中，K＝0，...，u-1，u，...，v-1，...，v，...，并且u和v均为自然数，K为非负整数。

图3为根据本发明的一个实施例的自适应帧相关方法的示意图。在步骤305中，将当前帧图像X(K)进行分块。在本发明的一个实施例中，将当前帧图像X(K)分成多个大小相等的矩形区域即子块。假设当前帧图像X(K)的大小为W×H，子块的大小为M×N，则子块的数量为(W/M)×(H/N)，其中W表示当前帧图像中一行的像素个数，H表示当前帧图像中一列的像素个数，M表示子块中一行的像素个数，N表示子块中一列的像素个数。在本发明的一个实施例中，可以令W和H都分别能被M和N整除，这样，每个子块的位置可以用(m，n)表示，其中，0≤m≤W/M-1，0≤n≤H/N-1，且m和n均为非负整数。因为从缓存中接收到的当前帧图像大小并非固定不变，而是随着扫描密度的变化而改变，所以分成的矩形区域即子块的大小也应随着整幅当前帧图像的大小而变化。

在步骤310中，获取每个子块的特征。在本发明的一个实施例中，获取的是每个子块的均值特征。具体而言，将子块内的所有像素值求和再除以子块内像素的个数，如下式所示。

X_{zoom} (m, n) = \frac{Σ_{i = m \times M}^{(m + 1) \times M - 1} Σ_{j = n \times N}^{(n + 1) \times N - 1} X (i, j)}{M \times N}

式中，X_zoom(m，n)表示在(m，n)处的子块的亮度均值，X(i，j)表示当前帧图像在(i，j)处像素的亮度值，0≤i≤W-1，0≤j≤H-1，且i和j均为非负整数。由此得到的子块的平均值作为该子块运动程度的衡量标准。在本发明的一个实施例中，可以将子块大小设为2的幂次大小，这样，在求均值时可以以移位代替除法，从而提高算法的执行速度。

在当前帧图像分别经过分块和求子块均值之后，得到当前帧图像的特征图像X_zoom(K)，该特征图像可以被视为是比当前帧图像缩小M×N的小图像。该特征图像中的每个点与原始当前帧图像的一个子块相对应，如图4所示。计算当前帧图像各子块的运动变量就是利用当前帧图像的特征图像和存储的上一帧图像的特征图像来进行的。

再回到图3。在步骤315中，从存储器中读取上一帧图像X(K-1)的子块特征。

在步骤320中，计算子块的运动变量。具体而言，利用子块的均值在连续两帧间的变化来描述该子块的运动程度。在本发明的一个实施例中，这种变化用相邻帧中位于同样位置的子块的均值之差的绝对值来表示，即采用相邻两帧对应子块的均值之差的绝对值来表示运动程度，这是由于计算均值之差具有较小的计算复杂度。根据下式得到运动变量Motion(m，n)：

Motion(m，n)＝|X_zoom(m，n，K)-X_zoom(m，n，K-1)|

其中，Motion(m，n)表示在(m，n)处的子块的运动变量，X_zoom(m，n，K)表示当前帧图像的特征图像中(m，n)处的亮度值，X_zoom(m，n，K-1)表示上一帧图像的特征图像中(m，n)处的亮度值。

在步骤325中，确定子块的帧相关系数。具体而言，根据在步骤320中计算得到的运动变量来确定子块的帧相关系数。对于运动变量大的子块，其帧相关程度低；对于运动变量小的子块，其帧相关程度相对较高。因此，子块的帧相关系数是其运动变量的递减函数。在本发明的一个实施例中，可以利用自然指数函数计算在(m，n)处的子块的帧相关系数α(m，n)：

α(m，n)＝exp[-k*Motion(m，n)]，k＞0

其中，k为自然指数调节系数，用于调节上式指数部分的范围，从而调节帧相关程度。需要注意的是，如果k太大，则当前帧图像中大部分区域的帧相关系数会很小，接近于0，所以将k的范围限定在(0，1]。在本发明的一个实施例中，运动变量Motion(m，n)的范围为[0，255]，乘以1/8缩小范围，然后再乘以k。

在步骤330中，从存储器中读取上一帧图像帧相关后的结果图像Y(K-1)。

在步骤335中，对上一帧图像帧相关后的结果图像和当前帧图像进行加权平均。具体而言，利用在步骤325中得到的各个子块的帧相关系数，根据帧相关计算公式进行加权平均：

Y(K)＝αY(K-1)+(1-α)X(K)，0＜α＜1，

其中，X(K)表示当前帧图像，Y(K)表示当前帧图像经帧相关运算后的结果，Y(K-1)表示上一帧图像经帧相关运算后的结果，α表示在步骤325中获得的帧相关系数，每个子块都有各自的帧相关系数α。

在本发明的一个实施例中，基于子块的自适应帧相关方法中帧相关系数的确定遵循如下原则：

1.利用连续的相邻两帧图像X(K)和X(K-1)来确定帧相关系数。

2.将图像分成多个固定大小即M×N的矩形区域即子块，为每个子块都计算一个帧相关系数，该子块内所有的像素都使用该系数进行加权平均。

3.图像内各子块的帧相关系数，由该子块内容在两帧图像间的运动程度决定。运动程度由运动变量来描述，帧相关系数是运动变量的函数。

图5为根据本发明的另一个实施例的自适应帧相关方法的示意图。与图3所示的自适应帧相关方法相比，增加了“分块之前对当前帧图像进行去噪预处理”和“在计算强组织回声内容的运动变量时引入密度水平”。加入去噪预处理是为了避免和减弱噪声对子块运动的干扰，加入子块密度水平可以用于各种应用环境的控制。除此之外，该方法还考虑到了强回声组织对帧相关处理的影响。

以下将参照图5进行详细描述。

如图5所示，在步骤500中，对当前帧图像进行去噪预处理。具体而言，图像中的随机噪声和斑点噪声会对所在子块的均值产生影响，从而对判断该子块运动程度的准确性产生影响。在图像暗区，噪声点的副作用尤其明显，导致帧相关系数变小，从而削弱帧相关处理的去噪效果。所以，对采集的图像在分块求均值之前先做预处理，能够减弱甚至消除噪声的影响，从而提高运动程度计算的准确性。具体去噪方法可以根据情况选用IIR(无限冲激响应)或者FIR(有限冲激响应)低通滤波或者中值滤波等方式实现，例如使用均值滤波、维纳滤波、正交变换(如DCT(离散余弦变换)、DWT(离散小波变换)、DFT(离散傅里叶变换等))后舍弃高频系数再逆变换等。例如，以IIR低通滤波去噪方式为例，对每一幅图像的每行每列依次进行如下处理：

X’(i，j)＝βX’(i-1，j)+(1-β)X(i，j)，X”(i，j)＝βX”(i，j-1)+(1-β)X’(i，j)，

其中，X’(i，j)表示行处理之后的图像，X”(i，j)表示行和列都处理完之后的去噪图像，β表示去噪预处理的系数。

当然，也可以使用均值滤波的方式。为了提高效率，将窗口尺寸设定为子块尺寸的三倍，这样就实现了平滑处理与求子块均值的步骤合二为一，从而提高执行速度。

步骤505、510、515与图3所示的步骤305、310、315相同，这里就不再详述。在步骤520中，计算子块的运动变量。在本发明的一个实施例中，子块的运动变量不仅与子块的运动程度有关，还与子块的密度水平有关。对超声图像来说，不同的亮度区域对于帧相关的要求不同。越亮的区域越容易引起运动模糊，相反，越暗的区域相对来说视觉上越不容易引起模糊，因此希望在图像中比较亮的区域降低帧相关，从而减弱亮区的运动模糊。所以，在计算运动变量的时候，将其与图像内容相关联。利用连续两帧子块均值的平均值作为子块的密度水平。均值之差体现了自适应帧相关方法单纯对运动程度的自适应能力，加入密度水平则体现了自适应帧相关方法对图像内容的自适应能力。此时，在步骤520中计算运动变量Motion(m，n)的公式相应变为：

Motion (m, n) = S \cdot (\frac{X_{zoom} (m, n, K) + X_{zoom} (m, n, K - 1)}{2} - T) + | X_{zoom} (m, n, K) - X_{zoom} (m, n, K - 1) |

其中，S表示密度控制因子，T表示密度阈值。只有大于该密度阈值的密度水平才参与计算运动变量。通过调节该密度阈值来调节不同灰度区域的帧相关系数，使密度水平大于该密度阈值的区域的帧相关系数小一些，从而使这些区域能够较好地跟踪运动，以进一步抑制帧相关带来的运动模糊。

步骤525、530、535与图3所示的步骤325、330、335相同，这里亦不再详述。

在本发明的一个实施例中，自适应帧相关方法包括：

(1)在启动自适应帧相关的初始化阶段，设置自适应帧相关计算所需的参数(如去噪预处理的系数β、图像宽高W和H、子块尺寸M和N、自然指数调节系数k、密度阈值T、密度控制因子S)，将这些参数存储到存储器中，并初始化用于存储所有中间值和帧相关后的结果图像的存储器，即对这些图像数值赋零值。

(2)对新采集到的图像即当前帧图像进行空间去噪预处理、分块求均值，从而获得当前帧图像的特征图像，并与存储器中上一帧图像的特征图像进行相减运算再求绝对值，同时计算出两帧特征图像的亮度平均值作为密度水平。用当前帧图像的特征图像替换存储器中上一帧图像的特征图像。

(3)密度水平减去密度阈值，取大于零的值，与密度控制因子相乘之后，与上一步得到的均值之差的绝对值求和作为该子块的运动变量。同时用最新的均值特征替换存储器中原来的均值特征。

(4)将运动变量乘以自然指数调节系数，用自然指数函数计算出帧相关系数。

(5)从存储器中读取上一帧图像帧相关后的结果图像，利用得到的帧相关系数，将该图像与新采集的图像的每一子块按照帧相关公式加权求和，获得当前帧图像帧相关后的结果图像，并用当前帧图像帧相关后的结果图像替换存储器中上一帧图像帧相关后的结果图像。

在B型超声成像系统中，将超声回波信号处理后变成视频图像，并将视频图像送入自适应帧相关装置。自适应帧相关装置根据图像内容来确定帧相关系数，并进行帧相关运算。图6为根据本发明的一个实施例的自适应帧相关装置的框图。如图6所示，该自适应帧相关装置包括特征获取单元605，用于将当前帧图像X(K)分成多个子块，并获取多个子块中每个子块的特征，从而获得当前帧图像的特征图像X_zoom(K)；帧相关系数确定单元610，用于根据当前帧图像的特征图像X_zoom(K)和上一帧图像的特征图像X_zoom(K-1)来确定多个子块中每个子块的帧相关系数α(m，n)；和帧相关处理单元615，用于利用多个子块中每个子块的帧相关系数α(m，n)对上一帧图像帧相关后的图像Y(K-1)和当前帧图像X(K)进行帧相关，从而获得当前帧图像帧相关后的结果图像Y(K)。在本发明的一个实施例中，帧相关系数确定单元610包括运动变量计算部件611，用于计算多个子块中每个子块的运动变量Motion(m，n)；和系数确定部件613，用于根据多个子块中每个子块的运动变量Motion(m，n)来确定相应子块的帧相关系数α(m，n)。在本发明的一个实施例中，自适应帧相关装置还包括存储器620，用于存储上一帧图像帧相关后的结果图像Y(K-1)和上一帧图像的特征图像X_zoom(K-1)。

在本发明的一个实施例中，特征获取单元605将获得的当前帧图像X(K)分成多个子块并求每一子块的均值特征，从而获得当前帧图像的特征图像X_zoom(K)并送入帧相关系数确定单元610中的运动变量计算部件611。运动变量计算部件611从存储器620中取出上一帧图像的特征图像X_zoom(K-1)，并利用当前帧图像的特征图像X_zoom(K)和上一帧图像的特征图像X_zoom(K-1)来计算当前帧图像各子块的运动变量Motion(m，n)。系数确定部件613以子块的运动变量Motion(m，n)为输入，利用自然指数函数确定帧相关系数α(m，n)，这样对于每一子块都有各自的帧相关系数。系数确定部件613将确定的帧相关系数α(m，n)输出给帧相关处理单元615。帧相关处理单元615从存储器620中取出上一帧图像帧相关后的结果图像Y(K-1)与当前帧图像X(K)逐点根据各自的帧相关系数进行帧相关计算，得到当前帧图像帧相关后的结果图像Y(K)。最后，用当前帧图像的特征图像X_zoom(K)覆盖存储器中上一帧图像的特征图像X_zoom(K-1)，同时将当前帧图像帧相关后的结果图像Y(K)存入存储器中Y(K-1)的位置，以备下次帧相关处理使用。

在本发明的另一实施例中，自适应帧相关装置还包括图像预处理单元，用于对当前帧图像进行降噪处理和/或增强处理，从而获得改善的当前帧图像并将改善的当前帧图像输入特征获取单元。然后，特征获取单元将改善的当前帧图像分成多个子块，计算每个子块的均值特征，并送入运动变量计算部件。在本发明的一个实施例中，运动变量计算部件不仅根据子块的运动程度来计算子块的运动变量，还根据子块的密度水平来计算子块的运动变量。运动变量计算部件从存储器中取出上一帧图像X(K-1)的均值特征，并计算当前帧图像和上一帧图像的均值特征之差的绝对值，同时计算当前帧图像和上一帧图像在相同位置的子块的均值特征的平均值作为相应子块的密度水平，将子块的密度水平减去密度阈值，取大于零的值，再与密度控制因子相乘之后，与刚才得到的均值特征之差的绝对值求和来作为子块的运动变量，同时用当前帧图像的均值特征替换存储器中原来的均值特征。系数确定部件以子块的运动变量为输入，利用自然指数函数确定各子块的帧相关系数，这样对于每一子块都有各自的帧相关系数。系数确定部件将所确定的帧相关系数输出给帧相关处理单元。帧相关处理单元从存储器中取出上次帧相关结果Y(K-1)与当前帧图像X(K)逐点根据各自的帧相关系数进行帧相关计算，得到当前帧图像的帧相关后的结果图像Y(K)。最后，用当前帧图像X(K)的均值特征覆盖存储器中X(K-1)的均值特征，同时将当前帧图像帧相关后的结果图像Y(K)存入存储器中Y(K-1)的位置，以备下次帧相关处理。

经过自适应帧相关装置处理之后的图像即可输入显示装置进行实时显示。图7示出心脏器官在自适应帧相关处理前的超声图像，而图8示出心脏器官在图5所示的自适应帧相关处理后的超声图像。可见，心脏器官在自适应帧相关处理后的超声图像的质量得到提高，并且减弱了运动模糊，从而更加有益于临床诊断。

值得注意的是，在计算子块的运动变量时所使用的图像并不局限于连续相邻的两帧图像，还可以利用不相邻的两帧、连续相邻或不相邻的多帧数据进行计算。

显然，并不局限于利用均值之差的绝对值来表示子块的运动程度，还可以利用其他值来表示，例如中值图像的差值、子块图像的欧式距离等。

此外，利用帧相关公式对图像帧进行帧相关处理所用到的帧相关系数，同一个子块内的像素不限于使用同样的帧相关系数，还可以：子块内同一行的像素使用同一个帧相关系数或者同一列的像素使用同一个帧相关系数或者每个像素使用各自不同的帧相关系数。这些不同的帧相关系数可以通过如下方式得到：在计算出各个子块的帧相关系数之后，进行线性或非线性插值运算得到每行或每列或每个像素对应的帧相关系数。

以上通过具体实施方式对本发明进行了详细的描述，但本发明并不限于上述实施方式。在不脱离本发明范围的前提下，可以对本发明进行各种修改和变更。本发明的范围仅由所附权利要求书来限定。

Claims

1.一种自适应帧相关方法，包括：

特征获取步骤，用于将当前帧图像分成多个子块，并获取所述多个子块中每个子块的特征，从而获得所述当前帧图像的特征图像；

帧相关系数确定步骤，用于根据所述当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像来确定所述多个子块中每个子块的帧相关系数；和

帧相关处理步骤，用于利用所述多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像和所述当前帧图像进行帧相关，从而获得所述当前帧图像帧相关后的结果图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个子块中每个子块的特征用相应子块内所有像素的均值或中值来表示。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前帧图像和所述上一帧图像在时间上相邻或相隔。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述帧相关系数确定步骤包括：

运动变量计算步骤，用于计算所述多个子块中每个子块的运动变量；和

系数确定步骤，用于根据所述多个子块中每个子块的运动变量来确定相应子块的帧相关系数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个子块中每个子块的帧相关系数是相应子块的运动变量的递减函数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多个子块中每个子块的运动变量用所述当前帧图像的特征图像和所述上一帧图像的特征图像中相应子块的特征之差的绝对值来表示。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个子块中每个子块的运动变量还选择性地与相应子块的密度水平有关。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多个子块中每个子块的密度水平用所述当前帧图像的特征图像和所述上一帧图像的特征图像中相应子块的特征的均值来表示。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，当子块的密度水平大于阈值时，所述子块的运动变量还与所述子块的密度水平有关；当子块的密度水平小于或等于所述阈值时，所述子块的运动变量与所述子块的密度水平无关。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述帧相关处理步骤通过对所述上一帧图像帧相关后的结果图像与所述当前帧图像进行加权平均来实现。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，利用所述多个子块中每个子块的帧相关系数对所述上一帧图像帧相关后的结果图像与所述当前帧图像中相应子块内的所有像素进行加权平均。

12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，通过对所述多个子块中每个子块的帧相关系数进行线性或非线性插值以产生相应子块内每个像素的帧相关系数，然后利用产生的相应子块内每个像素的帧相关系数对所述上一帧图像帧相关后的结果图像与所述当前帧图像中的相应像素进行加权平均。

13.如权利要求1-12中任一项所述的方法，其特征在于，在所述特征获取步骤前，还包括图像预处理步骤，所述图像预处理步骤用于对所述当前帧图像进行降噪处理和/或增强处理，从而获得改善的当前帧图像。

14.一种自适应帧相关装置，包括：

特征获取单元，用于将当前帧图像分成多个子块，并获取所述多个子块中每个子块的特征，从而获得所述当前帧图像的特征图像；

帧相关系数确定单元，用于根据所述当前帧图像的特征图像和上一帧图像的特征图像来确定所述多个子块中每个子块的帧相关系数；和

帧相关处理单元，用于利用所述多个子块中每个子块的帧相关系数对上一帧图像帧相关后的结果图像和所述当前帧图像进行帧相关，从而获得所述当前帧图像帧相关后的结果图像。

15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括存储器，所述存储器用于存储所述上一帧图像的特征图像和所述上一帧图像帧相关后的结果图像。

16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括图像预处理单元，所述图像预处理单元用于对所述当前帧图像进行降噪处理和/或增强处理，从而获得改善的当前帧图像并将所述改善的当前帧图像输入所述特征获取单元。

17.如权利要求14-16中任一项所述的装置，其特征在于，所述帧相关系数确定单元包括：

运动变量计算部件，用于计算所述多个子块中每个子块的运动变量；和

系数确定部件，用于根据所述多个子块中每个子块的运动变量来确定相应子块的帧相关系数。