CN112734665B - 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质 - Google Patents

用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112734665B
CN112734665B CN202011620438.1A CN202011620438A CN112734665B CN 112734665 B CN112734665 B CN 112734665B CN 202011620438 A CN202011620438 A CN 202011620438A CN 112734665 B CN112734665 B CN 112734665B
Authority
CN
China
Prior art keywords
images
current
total number
frame data
compounding
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011620438.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112734665A (zh
Inventor
左兰·班加宁
晋青鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Feiyinuo Technology Co ltd
Original Assignee
Feiyinuo Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Feiyinuo Technology Co ltd filed Critical Feiyinuo Technology Co ltd
Priority to CN202011620438.1A priority Critical patent/CN112734665B/zh
Publication of CN112734665A publication Critical patent/CN112734665A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112734665B publication Critical patent/CN112734665B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

本发明提供了一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质，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。本发明有效抑制噪声的同时减弱时间复合引起的运动模糊，提升成像效果。

Description

用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质
技术领域
本发明涉及医疗设备成像领域，尤其涉及一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质。
背景技术
医学超声成像系统中，随机噪声和斑点噪声是最常见的影响图像质量的因素。随机噪声主要是电子噪声，在图像空间和不同时刻均呈现随机分布的特点。斑点噪声是由组织内散射介质的回波信号相互干涉形成。由于超声成像时，人体组织的运动和探头的移动均会改变斑点噪声的分布，因此斑点噪声在不同图像上的分布也具有一定的随机性。超声系统中常采用空间复合、时间复合、频率复合等技术减弱噪声对图像的影响。
超声成像主要利用超声波遇到不同声阻抗介质界面产生的回波信号强度进行成像；理论上，成像界面与声束方向夹角(0°-90°)越大，回波信号越强。空间复合技术通过融合不同角度的超声图像，一方面可以获得更完整、丰富的图像信息，另一方面，可以有效抑制图像噪声。时间复合技术又称帧相关技术，该技术通过融合不同时刻的超声图像实现噪声抑制。空间复合和时间复合技术利用图像中噪声间相关性较弱(随机性)的特点，分别从空间和时间的角度降低图像噪声，进而提高图像的信噪比和对比分辨率。
然而，临床中在对运动程度较为剧烈的成像目标(例如心脏)进行成像或者探头移动较快时，由于空间复合和时间复合均融合了多帧的图像信息，因此，在去噪的同时也会导致图像的时间分辨率下降，图像上表现为运动模糊和拖尾现象，尤其在中、高亮度的组织边界等区域表现更为明显。
空间复合技术一般采用滑动多角度图像加权的方式；如图1所示，以三个角度的图像加权为例，L(Left)、M(Middle)、R(Right)分别表示左扫帧、正扫帧、右扫帧，连续的三帧(左扫、正扫、右扫)为一个扫描周期，例Lk、Mk、Rk表示第k个扫描周期的三帧图像。对Rk、Lk+1、Mk+1三帧图像进行加权复合获得第一帧输出图像In(3k+2)；，对Lk+1、Mk+1、Rk+1三帧图像进行加权复合获得第二帧输出图像In(3k+3)，以此循环，获得连续的空间复合结果。
时间复合(帧相关)一般采用IIR时间复合方法，该方法将上一次的帧相关输出结果加权到当前帧图像上以达到平滑的目的，公式如下：
out1＝In1*(1-w1)+prev1*w1，
其中，w1表示加权系数，In1表示当前输出帧，prev1表示上一输出帧；一般来说，加权系数w1主要取决于两帧图像像素间的灰度相关性或差异程度，相关性越大(差异越小)，w1值越大。
现有技术中通常将空间复合和时间复合相结合使用。结合图2所示，将空间复合的结果In(3k+3)作为当前输出帧图像，根据上一输出帧相关的结果图像prev1，即Out(3k+2)之间的关系确定帧相关系数。
以该方式为例，在对剧烈运动目标成像时，一方面，空间复合的多帧图像之间是有一定的时间间隔的，通过多帧之间的加权会引入运动模糊；另一方面，超声图像整体灰度分布以中、低灰度为主，组织边界等较高灰度区域所占比例较小；如此，时间复合算法不能完全去除两帧图像间由剧烈运动引起的较大灰度变化，并且时间复合是基于IIR滤波器实现的，导致扫描序列中第一帧图像的组织信息仍然会对后续的帧相关结果产生影响，形成运动模糊。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法及系统。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法，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。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法包括：将对应当前帧数据的时间复合输出结果以out表示，
则out＝In*(1-w)+prev*w；
w＝w0*M；
M＝max(0,10*(NCC-0.9))；
Figure BDA0002878179830000031
其中，In表示当前帧数据，prev表示与当前帧数据In相邻、且相关的上一帧数据的相关输出；M表示运动程度系数,M∈(0，1)，w0表示原始的帧数据之间的相关系数，w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，
Figure BDA0002878179830000032
表示形成In的所有图像的像素均值，/>
Figure BDA0002878179830000033
表示形成所述prev的所有图像的像素均值。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据不同时刻帧数据间的灰度差异形成w0；
w0＝e-k*abs(In-prev)；
其中，k为常数，k∈[0，1]，k用于调整指数范围。
作为本发明一实施方式的进一步改进，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In，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In之前，连续、且数量为N的帧数据的加权和作为prev，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。
作为本发明一实施方式的进一步改进，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In，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In之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为prev，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。
作为本发明一实施方式的进一步改进，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In，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In之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为prev，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。
作为本发明一实施方式的进一步改进，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In；
将当前帧数据In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prev,N为正整数。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据运动程度系数M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M小于预设第一阈值，则停止空间复合和时间复合的计算。
作为本发明一实施方式的进一步改进，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M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。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量；
若运动程度系数M不小于第一角度阈值M1，则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数M不大于第二角度阈值M2，则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数M介于第一角度阈值M1和第二角度阈值M2之间，则保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变；
M1＞M2，M1∈(0，1)，M2∈(0，1)。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量；
若运动程度系数M不小于第一复合阈值Y1，则在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若运动程度系数M不大于第二复合阈值Y2，则在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
Y1＞Y2，Y1∈(0，1)，Y2∈(0，1)。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量，以及调整时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量N；
若M＞X1,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X2≤M＜X1,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X3≤M＜X2,则在当前扫查角度基础上，保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X4≤M＜X3,则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若M≤X4,则停止对扫查图像做空间复合以及时间复合，以及调整参与扫查的不同扫查角度的数量为预设最小值；
其中，1＞X1＞X2＞X3＞X4＞0。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整空间复合计算所使用的超声设备使用的不同扫查角度的总数量P,以及调整时间复合计算过程中、形成所述prev的图像的总数量N；
若M＞A1，调整
Figure BDA0002878179830000071
若A2＜M≤A1，调整
Figure BDA0002878179830000072
若A3＜M≤A2，调整
Figure BDA0002878179830000074
若A4＜M≤A3，调整
Figure BDA0002878179830000073
并停止做时间复合；
若M≤A4，停止对扫查图像做空间复合以及时间复合；
其中，1＞A1＞A2＞A3＞A4＞0；Q1表示超声设备预配置的不同扫查角度的最大值，Q2表示超声设备预配置的N所能调整的最大值。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法及系统，在对不同时刻的帧数据进行时间复合时，通过引入运动程度调整帧数据之间的相关系数；有效抑制噪声的同时减弱时间复合引起的运动模糊，提升成像效果。
附图说明
图1、图2分别是本发明背景技术提供的具体示例的结构示意图；
图3是本发明一实施方式提供的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法的流程示意图；
图4、图5、图6、图7、图8、图9分别是本发明提供的具体示例的结构示意图；
图10是本发明一具体示例涉及的具体参数的示意列表。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
如图3所示，本发明第一实施方式中提供一种用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法，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；
将对应当前帧数据的时间复合输出结果以out表示，
则out＝In*(1-w)+prev*w；
w＝w0*M；
M＝max(0,10*(NCC-0.9))；
Figure BDA0002878179830000081
其中，In表示当前帧数据，prev表示与当前帧数据In相邻、且相关的上一帧数据的相关输出；M表示运动程度系数,M∈(0，1)，w0表示原始的帧数据之间的相关系数，w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，
Figure BDA0002878179830000082
表示形成In的所有图像的像素均值，/>
Figure BDA0002878179830000083
表示形成所述prev的所有图像的像素均值。
本发明可实现方式中，存在多种现有技术方案可获取原始的帧数据之间的相关系数w0；本发明具体示例中，根据不同时刻帧数据间的灰度差异形成w0；
w0＝e-k*abs(In-prev)；
其中，k为常数，k∈[0，1]，k用于调整指数范围，abs为绝对值符号。
相应的，M值越小，亦即运动程度系数越小，代表运动程度越大，上一帧数据对当前帧数据的影响越小。
现有技术，如背景技术中提及的时间复合，本质上是一个IIR滤波器，其单位脉冲响应具有无限长的特点，这种特点导致在对连续扫描的超声图像序列进行帧相关处理(时间复合)时，第一帧的图像信息一直对后续所有的帧相关结果产生影响，这种影响在剧烈运动的成像目标图像上表现尤为明显，即产生运动模糊现象。
较佳的，本发明除了在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；进一步的，由于FIR滤波器具有有限长单位脉冲响应的特点，本发明使用FIR滤波器代替传统的IIR滤波器，并对当前帧数据In相邻、且相关的上一帧数据的相关输出prev的获取方式进行调整，具体的，以下内容中将描述4种实施方式。
如图4所示，本发明第一实施方式采用滑动加权FIR帧相关形成prev；具体的，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In，所述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In之前，连续、且数量为N的帧数据的加权和作为prev，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，较佳的，N∈[1，10]。
这里，当前帧数据以及形成prev的N帧数据均为m+1幅图像的空间复合结果，且空间复合采用滑动平移的方式；m+1幅图像进行空间复合时，可以采用多种方式，例如：加权复合、均值复合等，在此不做赘述。
在如图4所示具体示例中，m的取值为2，即每一帧数据由相邻、且具有不同扫查角度的3幅图像进行空间复合形成；N的取值为2；在该示例中，当前图像为Rk+1,图像Lk+1、Mk+1、Rk+1进行空间复合形成当前帧数据In，该示例中以In(3k+3)表示；图像Lk-1、Mk-1、Rk-1做空间复合和图像Lk、Mk、Rk做空间复合的加权值形成上一帧数据prev，该示例中以prev(3k+3)表示。
如图5所示，本发明第二实施方式采用滑动FIR帧相关形成prev；具体的，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In，所述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In之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为prev，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，较佳的，N∈[1，10]。
这里，当前帧数据以及形成prev的N帧数据均为m+1幅图像的空间复合结果；m+1幅图像进行空间复合时，可以采用多种方式，例如：加权复合、均值复合等，在此不做赘述。可以理解的，在该实施方式中，N的数值越大，在不考虑运动程度系数时，其复合方式越接近传统IIR帧相关，进一步的，由于需要逐级计算N-1次帧相关，该方法的时间复杂度会较高。
在如图5所示具体示例中，m的取值为2，即每一帧数据由相邻、且具有不同扫查角度的3幅图像进行空间复合形成；N的取值为3；在该示例中，当前图像为Rk+1,图像Lk+1、Mk+1、Rk+1进行空间复合形成当前帧数据In；图像Lk、Mk、Rk，图像Mk、Rk、Lk+1，以及图像Rk、Lk+1、Mk+1分别进行空间复合后，再进行时间复合形成prev。
如图6所示，本发明第三实施方式采用级联FIR帧相关形成prev；具体的，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In，所述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In之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为prev，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，较佳的，N∈[1，10]。
这里，当前帧数据以及形成prev的N帧数据均同一周期内为m+1幅图像的空间复合结果；m+1幅图像进行空间复合时，可以采用多种方式，例如：加权复合、均值复合等，在此不做赘述。
在如图6所示具体示例中，m的取值为2，即每一帧数据由同一扫查周期内3个不同扫查角度的3幅图像进行空间复合形成；N的取值为2；在该示例中，当前图像为Rk+1,图像Lk+1、Mk+1、Rk+1进行空间复合形成当前帧数据In；3帧图像Lk-1、Mk-1、Rk-1的空间复合结果与3帧图像Lk、Mk、Rk的空间复合结果再进行时间复合后形成上一帧数据prev。
如图7所示，本发明第四实施方式采用同角度FIR帧相关形成prev；具体的，分别以每一获取的图像依次作为当前帧数据In；将当前帧数据In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prev,N为正整数，较佳的，N∈[1，10]。
这里，当前帧数据以及形成prev的N帧数据均为单幅图像，即在该实施方式种，依据原始图像的数据直接做时间复合；当然，对于最终的输出需求，可以选择性在时间复合的基础上再做空间复合，即把当前的时间复合结果作为空间复合的输入。
在如图7所示具体示例中，以一个角度为例；N的取值为2；在该示例中，当前图像Rk作为当前帧数据In，图像Rk-2和图像Rk-1进行复合形成上一帧数据prev。
需要说明的，以上4种实施方式均采用数量为N的有限帧形成prev；如此，避免过早获取的帧图像信息对后续所有的帧相关结果产生影响；4种实施方式均具有响应时间短、快速消除运动模糊的优点；较佳的，可以根据图像中信号的强弱调整N的数值，对弱信号(8bit图像为例，灰度值<70)使用高阶FIR滤波器，即给N赋值较大；对强信号(灰度值>170)使用低阶FIR滤波器，即给N赋值较小；如此，以提升成像效果。
进一步的，在上述实施方式基础上，所述方法还包括：根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系调整空间复合和时间复合，若运动程度系数M较小，即运动程度系数M小于预设第一阈值，则判断运动程度较大，如此，停止空间复合和时间复合的计算。
进一步的，由于空间复合是基于多角度的扫查结果进行计算，当停止空间复合时，为了避免多角度扫查浪费资源，所述方法还包括：当运动程度系数M较小，即运动程度系数M小于预设第一阈值时，调整仅使用一个角度进行扫查，通常为正扫，并在运动程度系数M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。
较佳的，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；当超声设备处于多角度扫查状态下，仅当运动程度系数M足够小，即小于预设第一阈值时，才停止空间复合和时间复合，并调整扫查角度的数量；而在超声设备处于单角度扫查状态时，仅在运动程度系数M足够大，即大于预设第二阈值时，才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；如此，避免运动程度系数M在临界数值上下波动频繁时，频繁调整设备的扫查方式及计算方式。
本发明一具体示例种，配置所述第一预设阈值的取值为0.3，配置所述第二预设阈值的取值为0.6。
结合图8所示，以空间复合和第一实施方式的时间复合结合，并加入运动检测的方法为例；CC3k表示Lk、Lk+1两帧的运动程度系数M，CC3k+1表示Mk、Mk+1两帧的运动程度系数M，CC3k+2表示Rk、Rk+1两帧的运动程度系数M；如果CC3k、CC3k+1的运动程度系数M较小，表示未检测出运动，而CC3k+2运动程度系数M较大，即检测出Rk、Rk+1发生运动，间接的也可以判定Mk+1、Rk+1两帧之间也发生了运动。
进一步的，如图9所示，由于不执行空间复合，而空间复合是基于多角度扫查的结果进行计算，故扫查序列中不再进行左扫和右扫，只进行正扫，运动检测继续在相邻的正扫帧之间执行；当检测到两个正扫帧之间的运动程度系数M较大时，扫查序列重新执行左扫、正扫、右扫的循环，并进行空间复合和帧相关的计算。
通过上述方式，可以在扫描过程中快速判断运动情况，后续可以根据运动情况调整空间复合和时间复合。
进一步的，在上述实施方式基础上，本发明一实施方式中，所述方法还包括：根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量；
若运动程度系数M不小于第一角度阈值M1，则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数M不大于第二角度阈值M2，则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数M介于第一角度阈值M1和第二角度阈值M2之间，则保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变；M1＞M2，M1∈(0，1)，M2∈(0，1)。
进一步的，在上述实施方式基础上，本发明另一实施方式中，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量；
若运动程度系数M不小于第一复合阈值Y1，则在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若运动程度系数M不大于第二复合阈值Y2，则在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；Y1＞Y2，Y1∈(0，1)，Y2∈(0，1)。
进一步的，在上述实施方式基础上，本发明再一实施方式中，所述方法还包括：
根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量，以及调整时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量N；
若M＞X1,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X2≤M＜X1,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X3≤M＜X2,则在当前扫查角度基础上，保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若X4≤M＜X3,则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述prev的图像的总数量不变；
若M≤X4,则停止对扫查图像做空间复合以及时间复合，以及调整参与扫查的不同扫查角度的数量为预设最小值；
其中，1＞X1＞X2＞X3＞X4＞0。
较佳的，在上述实施方式基础上，本发明一实施方式，空间复合和空间复合的调整是瞬态的过程；根据计算获取的运动程度系数对运动程度进行分级，并根据运动程度的不同调整空间复合和时间复合的执行情况。
本发明具体实施方式中，根据运动程度系数M与预设参数阈值的大小关系，调整空间复合计算所使用的超声设备使用的不同扫查角度的总数量P,以及调整时间复合计算过程中、形成所述prev的图像的总数量N；
若M＞A1，调整
Figure BDA0002878179830000151
若A2＜M≤A1，调整
Figure BDA0002878179830000152
若A3＜M≤A2，调整
Figure BDA0002878179830000157
若A4＜M≤A3，调整
Figure BDA0002878179830000153
并停止做时间复合；
若M≤A4，停止对扫查图像做空间复合以及时间复合；
其中，1＞A1＞A2＞A3＞A4＞0；Q1表示超声设备预配置的不同扫查角度的最大值，Q2表示超声设备预配置的N所能调整的最大值。
本发明具体示例中，A1＝0.9，A2＝0.8，A3＝0.6，A4＝0.3；
若M＞0.9，调整
Figure BDA0002878179830000154
若0.8＜M≤0.9，调整
Figure BDA0002878179830000155
若0.6＜M≤0.8，调整
Figure BDA0002878179830000158
若0.3＜M≤0.6，调整
Figure BDA0002878179830000156
并停止做时间复合；
若M≤0.3，停止对扫查图像做空间复合以及时间复合；
其中，Q1表示超声设备预配置的不同扫查角度的最大值，Q2表示超声设备预配置的N所能调整的最大值。
如图10所示，本发明一具体示例中，计算当前帧的运动情况，即当前帧和相同角度前一帧之间的运动程度系数M；
若M＞0.9，判定当前运动程度很小，使用更多扫查角度进行空间复合，例如：调整P的值为5～7个角度，并使用高阶的FI R帧相关，即调整N的数值为7～9阶；该具体示例P的值调整为7，N的值调整为7；
若0.8＜M≤0.9，判定当前运动程度较小，使用更多扫查角度进行空间复合，例如：调整P的值为5～7个角度，但需要调整FI R帧相关阶数，即调整N的数值为5阶；该具体示例P的值调整为5，N的值调整为5；
若0.6＜M≤0.8，判定当前运动程度一般，使用较少扫查角度进行空间复合，调整P的值为3个角度，并进一步降低FI R帧相关阶数，即调整N的数值为3阶；该具体示例P的值调整为3，N的值调整为3；
若0.3＜M≤0.6，判定当前运动程度较大，使用较少扫查角度进行空间复合，调整P的值为3个角度；并停止做时间复合；该具体示例P的值调整为3；
若M≤0.3，判定当前运动程度剧烈，停止对扫查图像做空间复合以及时间复合；该具体示例，相当于P的值调整为1。
如上，可根据具体情况，调整运动程度计算方式以及空间复合使用的扫查角度数量和FI R帧相关阶数。
进一步的，本发明一实施方式提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
进一步的，本发明一实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
综上所述，本发明的用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法及系统，在对不同时刻的帧数据进行时间复合时，通过引入运动程度调整帧数据之间的相关系数；有效抑制噪声的同时减弱时间复合引起的运动模糊，提升成像效果。
应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

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
Figure QLYQS_1
表示，
则
Figure QLYQS_2
;
Figure QLYQS_3
;
Figure QLYQS_4
;
Figure QLYQS_5
;
其中，
Figure QLYQS_8
表示当前帧数据，/>
Figure QLYQS_11
表示与当前帧数据/>
Figure QLYQS_14
相邻、且相关的上一帧数据的相关输出；/>
Figure QLYQS_7
表示运动程度系数,/>
Figure QLYQS_10
，/>
Figure QLYQS_13
表示原始的帧数据之间的相关系数，/>
Figure QLYQS_16
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，/>
Figure QLYQS_6
表示形成/>
Figure QLYQS_9
的所有图像的像素均值，/>
Figure QLYQS_12
表示形成所述/>
Figure QLYQS_15
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
Figure QLYQS_17
；
Figure QLYQS_18
;
其中，
Figure QLYQS_19
为常数，/>
Figure QLYQS_20
，/>
Figure QLYQS_21
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
Figure QLYQS_22
，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
Figure QLYQS_23
之前，连续、且数量为N的帧数据的加权和作为/>
Figure QLYQS_24
，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
Figure QLYQS_25
，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
Figure QLYQS_26
之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为/>
Figure QLYQS_27
，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
Figure QLYQS_28
，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
Figure QLYQS_29
之前，连续、且数量为N的帧数据的时间复合作为/>
Figure QLYQS_30
，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
Figure QLYQS_31
；
将当前帧数据
Figure QLYQS_32
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/>
Figure QLYQS_33
,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
Figure QLYQS_34
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/>
Figure QLYQS_35
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
Figure QLYQS_36
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。
9.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
Figure QLYQS_37
与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量；
若运动程度系数
Figure QLYQS_38
不小于第一角度阈值/>
Figure QLYQS_39
，则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数
Figure QLYQS_40
不大于第二角度阈值/>
Figure QLYQS_41
，则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；
若运动程度系数
Figure QLYQS_42
介于第一角度阈值/>
Figure QLYQS_43
和第二角度阈值/>
Figure QLYQS_44
之间，则保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变；
Figure QLYQS_45
。
10.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
Figure QLYQS_46
与预设参数阈值的大小关系，调整时间复合过程中、形成所述
Figure QLYQS_47
的图像的总数量；
若运动程度系数
Figure QLYQS_48
不小于第一复合阈值/>
Figure QLYQS_49
，则在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_50
的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_51
的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_52
的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_53
的图像的总数量不变；
若运动程度系数
Figure QLYQS_54
不大于第二复合阈值/>
Figure QLYQS_55
，则在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_56
的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_57
的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_58
的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_59
的图像的总数量不变；
Figure QLYQS_60
。
11.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
Figure QLYQS_61
与预设参数阈值的大小关系，调整超声设备使用的不同扫查角度的总数量，以及调整时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_62
的图像的总数量N；
若
Figure QLYQS_63
,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_64
的图像的总数量基础上，增加时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_65
的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_66
的图像的总数量处于预设最大值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_67
的图像的总数量不变；
若
Figure QLYQS_68
,则在当前扫查角度基础上，增加参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_69
的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_70
的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最大值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_71
的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_72
的图像的总数量不变；
若
Figure QLYQS_73
,则在当前扫查角度基础上，保持参与扫查的不同扫查角度的数量不变，以及在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_74
的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_75
的图像的总数量，其中，若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_76
的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_77
的图像的总数量不变；
若
Figure QLYQS_78
,则在当前扫查角度基础上，减少参与扫查的不同扫查角度的数量，以及在当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_79
的图像的总数量基础上，减少时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_80
的图像的总数量，其中，若当前不同扫查角度的总数量处于预设最小值，则保持不同扫查角度的数量不变；若时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_81
的图像的总数量处于预设最小值，则保持当前时间复合过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_82
的图像的总数量不变；
若
Figure QLYQS_83
,则停止对扫查图像做空间复合以及时间复合，以及调整参与扫查的不同扫查角度的数量为预设最小值；
其中，
Figure QLYQS_84
。
12.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
Figure QLYQS_85
与预设参数阈值的大小关系，调整空间复合计算所使用的超声设备使用的不同扫查角度的总数量P,以及调整时间复合计算过程中、形成所述/>
Figure QLYQS_86
的图像的总数量N；
若
Figure QLYQS_87
，调整/>
Figure QLYQS_88
，/>
Figure QLYQS_89
；
若A2＜
Figure QLYQS_90
，调整/>
Figure QLYQS_91
，/>
Figure QLYQS_92
；
若
Figure QLYQS_93
，调整/>
Figure QLYQS_94
，/>
Figure QLYQS_95
；
若
Figure QLYQS_96
，调整/>
Figure QLYQS_97
，并停止做时间复合；
若
Figure QLYQS_98
，停止对扫查图像做空间复合以及时间复合；
其中，
Figure QLYQS_99
；/>
Figure QLYQS_100
表示超声设备预配置的不同扫查角度的最大值，/>
Figure QLYQS_101
表示超声设备预配置的N所能调整的最大值。
13.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-12任意一项所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-12任意一项所述用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法中的步骤。
CN202011620438.1A 2020-12-31 2020-12-31 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质 Active CN112734665B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011620438.1A CN112734665B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011620438.1A CN112734665B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112734665A CN112734665A (zh) 2021-04-30
CN112734665B true CN112734665B (zh) 2023-07-14

Family

ID=75609710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011620438.1A Active CN112734665B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112734665B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5734738A (en) * 1991-03-26 1998-03-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic diagnosing apparatus
CN101199430A (zh) * 2006-12-15 2008-06-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 空间复合成像方法、设备及其超声成像系统
CN101527034A (zh) * 2008-03-07 2009-09-09 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 自适应帧相关的方法和装置
CN101866480A (zh) * 2009-04-15 2010-10-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种空间复合成像中的帧相关处理方法及系统
CN102908163A (zh) * 2011-08-02 2013-02-06 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种帧相关方法及其装置、以及超声成像系统
CN107481259A (zh) * 2016-06-08 2017-12-15 百胜集团 尤其是在超声波空间复合中用于估计图像间运动的方法和系统
CN108209966A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种超声成像设备的参数调整方法及装置
CN110415179A (zh) * 2019-06-06 2019-11-05 聚融医疗科技(杭州)有限公司 一种基于超声序列相似度的时间复合方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101226903B1 (ko) * 2011-01-27 2013-01-28 서강대학교산학협력단 움직임 정도에 따라 합성빔 수를 결정하는 합성구경 빔집속 방법 및 장치
US9215355B2 (en) * 2011-09-30 2015-12-15 Apple Inc. Scene adaptive temporal filtering
US8891840B2 (en) * 2012-02-13 2014-11-18 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Dynamic steered spatial compounding in ultrasound imaging

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5734738A (en) * 1991-03-26 1998-03-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic diagnosing apparatus
CN101199430A (zh) * 2006-12-15 2008-06-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 空间复合成像方法、设备及其超声成像系统
CN101527034A (zh) * 2008-03-07 2009-09-09 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 自适应帧相关的方法和装置
CN101866480A (zh) * 2009-04-15 2010-10-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种空间复合成像中的帧相关处理方法及系统
CN102908163A (zh) * 2011-08-02 2013-02-06 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种帧相关方法及其装置、以及超声成像系统
CN107481259A (zh) * 2016-06-08 2017-12-15 百胜集团 尤其是在超声波空间复合中用于估计图像间运动的方法和系统
CN108209966A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种超声成像设备的参数调整方法及装置
CN110415179A (zh) * 2019-06-06 2019-11-05 聚融医疗科技(杭州)有限公司 一种基于超声序列相似度的时间复合方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112734665A (zh) 2021-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8290061B2 (en) Method and apparatus for adaptive frame averaging
EP2261853B1 (en) Image processing apparatus, medium, and method
CN103369209B (zh) 视频降噪装置及方法
US8768069B2 (en) Image enhancement apparatus and method
US9123139B2 (en) Ultrasonic image processing with directional interpolation in order to increase the resolution of an image
EP2164040B1 (en) System and method for high quality image and video upscaling
CN109743473A (zh) 视频图像3d降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质
CN106412383A (zh) 视频图像的处理方法和装置
CN111080538A (zh) 一种红外融合边缘增强方法
JP2022542334A (ja) ビデオノイズ除去方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP5274101B2 (ja) 放射線画像処理装置、放射線画像処理方法及びプログラム
CN110800019A (zh) 用于复合超声图像生成的方法和系统
NO20190396A1 (en) Isp bias-compensating noise reduction systems and methods
CN110731795B (zh) 空间复合成像的处理方法和装置
CN112734665B (zh) 用于减弱运动模糊的超声图像时域滤波方法、设备及介质
JP2008021163A (ja) 画像処理装置
CN112435183B (zh) 一种图像降噪方法和装置以及存储介质
JP5079987B2 (ja) 映像信号のノイズ測定装置およびその方法
WO2013161838A1 (ja) 画像処理方法、及び画像処理装置
EP3053134A1 (en) Method for noise reduction in an image sequence
US8077926B2 (en) Method of motion detection using adaptive threshold
Sun et al. Adaptive bilateral filter considering local characteristics
Adamu et al. Enhanced Adaptive Threshold Median Filter For Medical Image Filtering
US9305336B2 (en) Apparatus and method for estimating noise
Elnokrashy et al. Advanced framework for enhancing ultrasound images through an optimized hybrid search algorithm and a novel motion compounding processing chain

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 215123 5th floor, building a, 4th floor, building C, No. 27, Xinfa Road, Suzhou Industrial Park, Jiangsu Province

Applicant after: Feiyinuo Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

Address before: 215123 5th floor, building a, 4th floor, building C, No. 27, Xinfa Road, Suzhou Industrial Park, Jiangsu Province

Applicant before: VINNO TECHNOLOGY (SUZHOU) Co.,Ltd.

Address after: 215123 5th floor, building a, 4th floor, building C, No. 27, Xinfa Road, Suzhou Industrial Park, Jiangsu Province

Applicant after: Feiyinuo Technology Co.,Ltd.

Address before: 215123 5th floor, building a, 4th floor, building C, No. 27, Xinfa Road, Suzhou Industrial Park, Jiangsu Province

Applicant before: Feiyinuo Technology (Suzhou) Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant