CN112826533A - 超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质。该方法包括：获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像；对待校正超声图像和基准超声图像进行运动估计，确定目标速度矢量；根据目标速度矢量，对待校正超声图像进行校准，获取目标校正超声图像，将目标校正超声图像和基准超声图像确定为待复合超声图像；对每一待复合超声图像进行纹理分析，获取目标纹理特征；对所有待复合超声图像进行可靠性分析，获取目标匹配权重；根据所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和目标匹配权重进行空间复合，获取当前周期对应的目标复合超声图像。该方法可提高空间复合获取的目标复合超声图像的分辨率。

Description

超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质

技术领域

本发明涉及超声成像技术领域，尤其涉及一种超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质。

背景技术

空间复合是现代超声成像处理流程中的重要一环。由于超声的散射特点和波长尺寸，超声在人体组织中成像时，会产生大量的散斑噪声。这些散斑噪声是超声相干叠加的结果，含有人体组织的真实信息，但会影响超声成像的视觉观察。为了降低散斑噪声的干扰，提高超声图像的分辨率，需空间复合技术来提升超声图像的图像质量。

空间复合技术主要是指通过发射和接收多个不同角度的超声信号来获得同一个成像区域的多个有细微差异的超声图像。由于角度不同，这些有细微差异的超声图像，虽然是来自同一个成像区域的超声信号，但是相干性大大降低。将这些不完全相干的超声图像按一定方式进行复合可以较大程度上减少散斑噪声，提升超声图像的分辨率。在空间复合时，同一位置不同角度的超声图像具有不同的权重，这个权重传统上是根据超声探头发射信号和接收信号的几何位置关系进行计算。

在实际应用过程中，由于每扫描完整一个角度的超声图像会需要一定的时间，而被扫描的人体组织不可能完全静止，使得最终形成多个不同角度的超声图像过程中，被扫描成像的人体组织会有一定的运动偏移，导致空间复合过程中，多个角度的超声图像不能准确对准，影响空间复合形成的复合图像的图像质量，如出现模糊和拖尾效应等。

为了克服运动偏移导致复合图像的图像质量劣化的问题，一般需采用统计分析或者滤波模块进行运动补偿。统计分析是指对同一区域不同角度的超声图像分别进行统计指标的计算，比如局域方差的计算，通过分析局域统计量在不同角度上的变化，判断不同超声图像的运动一致性，降低有更高风险的超声图像的复合权重和/或提高低风险的超声图像的复合权重的处理过程。滤波模型是指通过一组预设的滤波器将不同角度的超声图像进行滤波，得到结构相关性，从而更好地赋予不同角度的复合权重。上述运动补偿方法，均是通过改变不同角度的超声图像的复合权重进行复合，以降低空间复合形成的复合图像的模糊度，但无法提升复合图像的分辨率。

发明内容

本发明实施例提供一种超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质，以解决超声图像空间复合所形成的复合图像的分辨率较低的问题。

一种超声成像空间复合方法，包括：

获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张所述原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像；

对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行运动估计，确定所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量；

根据所述目标速度矢量，对所述待校正超声图像进行校准，获取所述待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将所述目标校正超声图像和所述基准超声图像确定为待复合超声图像；

对每一所述待复合超声图像进行纹理分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标纹理特征；

对每一所述待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重；

根据所有所述待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重，对所有所述待复合超声图像进行空间复合，获取所述当前周期对应的目标复合超声图像。

一种超声成像空间复合装置，包括：

原始图像获取模块，用于获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张所述原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像；

运动估计模块，用于对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行运动估计，确定所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量；

待复合图像获取模块，用于根据所述目标速度矢量，对所述待校正超声图像进行校准，获取所述待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将所述目标校正超声图像和所述基准超声图像确定为待复合超声图像；

纹理特征获取模块，用于对每一所述待复合超声图像进行纹理分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标纹理特征；

匹配权重获取模块，用于对每一所述待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重；

复合图像获取模块，用于根据所有所述待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重，对所有所述待复合超声图像进行空间复合，获取所述当前周期对应的目标复合超声图像。

一种超声诊断仪，包括存储器、图像处理器以及存储在所述存储器中并可在所述图像处理器上运行的计算机程序，所述图像处理器执行所述计算机程序时实现上述超声成像空间复合方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被图像处理器执行时实现上述超声成像空间复合方法。

上述超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质，根据所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量，对所述待校正超声图像进行角度校正，确定目标校正超声图像，使得所有待复合超声图像准确对准，有助于提高目标复合超声图像的分辨率。对每一所述待复合超声图像进行纹理分析，确定其对应的目标纹理特征，该目标纹理特征包含超声探测的人体组织对应的丰富图像信息，以便利用目标纹理特征进行空间复合，提高最终获取的目标复合超声图像的分辨率。对所有所述待复合超声图像进行可靠性分析，确定每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重，可以更好的赋予不同角度的超声图像对应的复合权重，有助于提高最终获取的目标复合超声图像的分辨率。利用所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重进行空间复合，使得当前周期对应的目标复合超声图像既考虑目标纹理特征，又考虑可靠性分析确定的目标匹配权重，提高空间复合获取的目标复合超声图像的分辨率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中超声诊断仪的一示意图；

图2是本发明一实施例中超声成像空间复合方法的一流程图；

图3是本发明一实施例中超声成像空间复合方法的另一流程图；

图4是本发明一实施例中超声成像空间复合方法的另一流程图；

图5是本发明一实施例中超声成像空间复合方法的另一流程图；

图6是本发明一实施例中超声成像空间复合方法的另一流程图；

图7是本发明一实施例中超声成像空间复合装置的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的超声成像空间复合方法，该超声成像空间复合方法可应用如图1所示的超声诊断仪中，超声诊断仪包括主控制器和与主控制器相连的超声探头、波束合成处理器、图像处理器和显示屏。

主控制器为超声诊断仪的控制器，主控制器与超声诊断仪中的其他功能模块相连，包括但不限于超声探头、波束合成处理器、图像处理器和显示屏等功能模块相连，用于控制各个功能模块工作。

超声探头是超声波的发射和接收装置。本示例中，为了保证不同角度的原始超声图像都能够有较大的横向扫描覆盖范围，从而保证不同角度的原始超声图像有较大的交叠范围，现有超声探头一般由若干大小相同的长条形压电换能器(每单个压电换能器称为阵元)等间隔排列组成；或者将多个压电换能器是呈二维阵列，即阵元排列成二维矩阵形状。超声探头内的压电换能器将施加在其上的电压脉冲激励转换成机械振动，从而对外发出超声波；超声波在人体组织等媒介中传播，会产生反射波和散射波等回波模拟信号，各个压电换能器可将回波模拟信号转换成回波电信号，对回波电信号进行放大和模数转换，转换成回波数字信号，再将回波数字信号发送给波束合成处理器。

波束合成处理器与超声探头相连，用于接收超声探头发送的回波数字信号，对一个或多个通道的回波数字信号进行波束合成，获取一路或多路回波合成信号，将回波合成信号发送给图像处理器。

图像处理器与波束合成处理器相连，用于接收波束合成处理器发送的回波合成信号，对回波合成信号进行图像合成和空间复合等图像处理过程，形成目标复合超声图像，以将目标复合超声图像发送给显示屏，以使显示屏显示目标复合超声图像。

作为一示例，图像处理器可以为显卡处理器(即Graphics Processing Unit，以下简称GPU)，是专为执行复杂图形渲染所必需的数学和几何计算而设计的处理器，有助于提高目标复合超声图像的生成效率。本示例中，采用图像处理器专用于图像处理，使得主控制器从图像处理的任务中解放出来，可执行更多系统任务，有助于提高超声诊断仪的整体性能。

本实施例中，图像处理模块对回波合成信号进行处理，形成目标复合超声图像的过程具体包括：

(1)对回波合成信号进行求模处理，即采用求模公式amp＝sqrt(real(RF)^2+imag(RF)^2)进行处理，获取回波合成信号对应的合成幅度值，其中，amp为合成幅度值，sqrt为平方根，RF为回波合成信号，real(RF)为回波合成信号的实部，imag(RF)为回波合成信号的虚部。

(2)对回波合成信号对应的合成幅度值进行对数压缩，具体是指依据一定的对数曲线对回波合成信号对应的合成幅度值进行对数压缩，调整回波合成信号的合成幅度值的动态范围，获取回波合成信号对应的压缩幅度值。可理解地，由于求模处理获取的合成幅度值的范围较大，超出人眼可察觉的数值差异，通过对数压缩，即采用output＝log(input)的方式将求模获取的合成幅度值进行对数变换，以将较大数量级的合成幅度值压缩于较小的数量级范围内，以便人眼可察觉其中的差异。

(3)根据回波合成信号对应的压缩幅度值进行图像合成，获取原始超声图像，原始超声图像对应一个角度。其中，原始超声图像是指根据回波合成信号进行图像合成所形成的图像，是未经过空间复合处理的超声图像。原始超声图像对应的角度为回波合成信号的角度，具体可以为相应的压电换能器发射信号和接收信号的角度。

(4)对角度不同的多帧原始超声图像进行空间复合，获取目标复合超声图像。目标复合超声图像是指对角度不同的多帧原始超声图像进行空间复合后形成的图像。

在一实施例中，如图2所示，提供一种超声成像空间复合方法，以该方法应用在图1中的图像处理器为例进行说明，包括如下步骤：

S201：获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像。

其中，原始超声图像是指根据回波合成信号进行图像合成所形成的图像，每一原始超声图像对应一个角度，该角度为超声探头发射信号和接收信号的角度。基准超声图像是指用于作为图像角度对准参考基准的图像。待校正超声图像是需要进行角度对准校正的图像。当前周期是指当前需要进行空间复合原始超声图像对应的采集周期。

作为一示例，图像处理器可以获取超声探头沿不同角度发射信号和接收信号所形成的至少两个原始超声图像，每一原始超声图像对应一个角度。接着，图像处理器可依据预先配置的基准角度确定规则，对不同角度的至少两张原始超声图像进行分类，从至少两张原始超声图像中确定一个基准超声图像，并将剩余的原始超声图像确定为待校正超声图像。该基准角度确定规则为预先设置的用于确定基准角度的规则，该基准角度可以理解为对准参考基准的角度。

作为一示例，超声诊断仪的超声探头向左、中和右这三个方向发射信号和接收信号，获取同一采集周期内的三个角度对应的原始超声图像AL/AO/AR。例如，若超声探头包括10个阵元，可先控制10个阵元向垂直方向发射超声波，接收回波模拟信号，以形成原始超声图像A0；然后，控制10个阵元向垂直方向左偏预设角度(如5度)发射超声波，接收回波模拟信号，以形成原始超声图像AL；再控制10个阵元向垂直方向右偏预设角度(如5度)发射超声波，接收回波模拟信号，以形成原始超声图像AR。本示例中，采用同一组阵元采集不同角度的原始超声图像的过程，主要通过控制该组阵元中每个阵元的不同压电信号激励时间来实现；若同时激励，则发射超声波的角度为0度；若左边阵元先激励而右边阵元后激励，则整体构成向右发射的超声波；若右边阵元先激励而左边阵元后激励，则整体构成向左发射的超声波。

例如，若基准角度确定规则为将同一采集周期内中间角度确定为基准角度，则将该基准角度对应的原始超声图像确定为基准超声图像，即将原始超声图像AO为基准超声图像，相应地，原始超声图像AL和AR为待校正超声图像。又例如，若基准角度确定规则为选择同一采集周期的最近一个角度为基准角度，则将该基准角度对应的原始超声图像确定为基准超声图像，并相应获取待校正超声图像。可根据实际需求，自主配置基准角度确定规则，以便对角度不同的至少两张原始超声图像进行快速分类，快速确定基准超声图像和待校正超声图像。

作为进一步改进，图像处理器还可以获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像和上一周期对应的历史复合图像，依据当前周期内的至少两张原始超声图像和上一周期对应的一张历史复合图像，确定基准超声图像和待校正超声图像，以将上一周期对应的一张历史复合图像可加入到当前周期对应的至少两张原始超声图像进行空间复合，使得空间复合过程可实现帧相关，有助于提高空间复合后获取到的当前周期的目标复合超声图像的分辨率。其中，上一周期为当前周期之前的上一个采集周期。历史复合图像为对上一周期采集到的角度不同的至少两张原始超声图像进行空间复合所获取的图像。

作为进一步改进，图像处理器在获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像之后，可获取用户根据实际需求自主配置的放大系数，对原始超声图像进行放大，以获取放大后的原始超声图像，对放大后的原始超声图像进行空间复合，有助于提高其最终获取的目标复合超声图像的分辨率。可理解地，可通过自主配置放大系数，可获取任意分辨率的目标复合超声图像，以获取满足用户需求的目标复合超声图像。

S202：对待校正超声图像和基准超声图像进行运动估计，确定待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量。

作为一示例，图像处理器可以采用光流法或者块匹配法等运动估计算法，对待校正超声图像和基准超声图像进行运动估计，确定待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量。该目标速度矢量可以理解为目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像对应的同一空间坐标系中运动对应的速度矢量。其中，目标像素点是指当前需要处理的像素点。本示例中，目标像素点可以是指待校正超声图像和基准超声图像中的目标对象对应的像素点，目标对象具体可以理解为超声波探测的人体组织。一般来说，在采用超声探头对同一人体组织进行超声波探测，获取角度不同的至少两张原始超声图像(包括基准超声图像和待校正超声图像)中，人体组织在同一位置的灰度基本一致，因此，可快速确定目标像素点在待校正超声图像的位置和在基准超声图像中的位置，可快速确定估计出待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量。本示例中，可根据目标像素点在待校正超声图像的位置和在基准超声图像中的位置，确定目标像素点在两帧超声图像中的位移，在不考虑两帧超声图像之间的时间差的情况下，即将两帧超声图像之间的时间差默认为1的情况下，该位移即可理解为目标速度矢量。

S203：根据目标速度矢量，对待校正超声图像进行校准，获取待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将目标校正超声图像和基准超声图像确定为待复合超声图像。

其中，目标校正超声图像是指利用目标速度矢量对待校正超声图像进行校正处理所形成的超声图像。待复合超声图像是指需要进行空间复合的图像。

作为一示例，图像处理器可以采用图像变换(image warping)技术，对待校正超声图像进行校准，获取目标校正超声图像，以使目标校正超声图像与基准超声图像进行位置对准，将目标校正超声图像和基准超声图像确定为待复合超声图像进行空间复合，有助于保障目标复合超声图像的分辨率。例如，图像处理器可以采用但不限双线性插值技术等图像变换(image warping)技术，根据目标速度矢量，对待校正超声图像进行校准，获取目标校正超声图像。

例如，原始超声图像AO为基准超声图像，而原始超声图像AL和AR为待校正超声图像时，需先分别获取待校正超声图像AL和AR相对于基准超声图像AO的目标速度矢量，再利用目标速度矢量进行角度校准，从而获取待校正超声图像AL和AR对应的目标校正超声图像AL_new和AR_new，可使目标校正超声图像AL_new和AR_new与基准超声图像AO进行位置对准，即目标校正超声图像AL_new和AR_new与基准超声图像AO中同一位置对应的像素点对应真实的物理位置，避免位置差异导致所有待复合超声图像的灰度值不同；接着，将基准超声图像AO、目标校正超声图像AL_new和AR_new均确定为待复合超声图像，以便利用角度校准后的所有待复合超声图像进行空间复合，有助于提高空间复合所获取的目标复合超声图像的分辨率。

S204：对每一待复合超声图像进行纹理分析，获取每一待复合超声图像对应的目标纹理特征。

其中，目标纹理特征是对待复合超声图像进行纹理分析，所获取的所有目标像素点对应的至少一个局域纹理特征。本示例中，每一目标像素点对应的局域纹理特征包括但不限于目标像素点对应的目标梯度、特征向量和特征值，目标梯度包括x轴梯度和y轴梯度。

由于不同角度的待复合超声图像携带不同的反射信息和散射信息，该反射信息为反射波所形成的回波模拟信号所携带的信息，而散射信息为散射波所形成的回波模拟信号所携带的信息，这些反射信息和散射信息具体表现为每一待复合超声图像中各个目标像素点的局域纹理特征。为了更有效地利用反射信息和散射信息等丰富的图像信息，需采用图像处理器对待复合超声图像进行纹理分析，以确定待复合超声图像对应的目标纹理特征。可理解地，通过对待复合超声图像进行纹理分析，可充分有效地利用散射波所形成的图像信息，确定相应的目标纹理特征，这些图像信息可表现为同一人体组织在不同角度发射时所形成的图像的差异，以便利用这些图像信息进行空间复合，有助于提高目标复合超声图像的分辨率。

作为一示例，图像处理器对待复合超声图像进行纹理分析，具体包括：(1)采用图像梯度算法对待复合超声图像中的目标像素点进行梯度计算，分别获取目标像素点对应的X轴梯度和Y轴梯度，以确定目标梯度。本示例中，由于超声波发射和接收过程中，存在散斑现象，在采用图像梯度算法对待复合超声图像进行梯度计算时，需进行大尺度平滑处理，以缩小散斑现象的影响，进而提高目标复合超声图像的分辨率。(2)对待复合超声图像中的目标像素点进行特征计算，获取目标像素点对应的特征向量和特征值。例如，可基于待复合超声图像进行特征计算，计算结构张量矩阵，再对结构张量矩阵进行分解，即可获取目标像素点对应的特征向量和特征值。

S205：对每一待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一待复合超声图像对应的目标匹配权重。

其中，对待复合超声图像进行可靠性分析是用于分析待校正超声图像校正到目标校正超声图像的可靠性的过程。目标匹配权重是指每个待复合超声图像在空间复合过程中，对其目标纹理特征进行融合时的权重。

由于不同待复合超声图像的采集时间接近，采用超声探头在较短时间内对同一人体组织进行探测，获取所有待复合超声图像对应的图像灰度具有稳定性。本示例中，图像处理器可依据图像灰度的稳定性，基于所有待复合超声图像对应的图像灰度，即所有待复合超声图像中每一像素点对应的当前灰度值，通过对所有像素点的当前灰度值进行可靠性分析，根据可靠性分析结果确定待复合超声图像中每一目标像素点对应的目标匹配权重，保障可靠性分析的可行性，以便根据目标匹配权重进行后续的空间复合，有助于提高空间复合所获取的目标复合超声图像的分辨率。

S206：根据所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和目标匹配权重，对所有待复合超声图像进行空间复合，获取当前周期对应的目标复合超声图像。

作为一示例，图像处理器在获取所有待复合超声图像每一目标像素点对应的目标纹理特征以及目标像素点对应的目标匹配权重之后，利用该目标像素点对应目标匹配权重对所有待复合超声图像中同一目标像素点对应的目标纹理特征进行融合，以实现对所有待复合超声图像中同一目标像素点进行空间复合，获取目标复合超声图像，使得目标复合超声图像既考虑目标纹理特征，又考虑可靠性分析确定的目标匹配权重，提高空间复合获取的目标复合超声图像的分辨率。

本实施例所提供的超声成像空间复合方法中，根据待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量，对待校正超声图像进行角度校正，确定目标校正超声图像，使得所有待复合超声图像准确对准，有助于提高目标复合超声图像的分辨率。对每一待复合超声图像进行纹理分析，确定其对应的目标纹理特征，该目标纹理特征包含超声探测的人体组织对应的丰富图像信息，以便利用目标纹理特征进行空间复合，提高最终获取的目标复合超声图像的分辨率。对所有待复合超声图像进行可靠性分析，确定每一待复合超声图像对应的目标匹配权重，可以更好的赋予不同角度的超声图像对应的复合权重，有助于提高最终获取的目标复合超声图像的分辨率。利用所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和目标匹配权重进行空间复合，使得当前周期对应的目标复合超声图像既考虑目标纹理特征，又考虑可靠性分析确定的目标匹配权重，提高空间复合获取的目标复合超声图像的分辨率。

在一实施例中，在步骤S206之后，即在获取当前周期对应的目标复合超声图像之后，超声成像空间复合方法还包括：获取上一周期对应的历史复合图像，将上一周期对应的历史复合图像和当前周期对应的目标复合超声图像进行复合，更新当前周期对应的目标复合超声图像。

其中，上一周期为当前周期之前的上一个采集周期。历史复合图像为对上一周期采集到的角度不同的至少两张原始超声图像进行空间复合所获取的图像。

作为一示例，图像处理器可从系统缓存中获取上一周期对应的历史复合图像，再将上一周期对应的历史复合图像与当前周期对应的目标复合超声图像进行一次复合，更新当前周期对应的目标复合超声图像，对上一周期历史复合图像和当前周期的目标复合超声图像进行帧相关，进一步降低噪声。

例如，可以采用简单的一维时域滤波模块对上一周期对应的历史复合图像与当前周期对应的目标复合超声图像进行复合，以更新当前周期对应的目标复合超声图像。

又例如，可以将上一周期对应的历史复合图像和当前周期对应的目标复合超声图像分别确定为基准超声图像和待校正超声图像，重复执行步骤S202-S206，以更新当前周期对应的目标复合超声图像。

作为一示例，在步骤S206之后，超声成像空间复合方法还包括：将当前周期对应的目标复合超声图像存储在缓存中，以便检测和参数调节；还可以对目标复合超声图像进行增益和动态范围变换，或者进行图像增强与坐标变换，以将变换后的目标复合超声图像，将变换后的目标复合超声图像显示在显示屏上。

在一实施例中，如图3所示，步骤S202中，即对待校正超声图像和基准超声图像进行运动估计，确定待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量，包括：

S301：对待校正超声图像和基准超声图像进行检测处理，获取同一目标像素点在待校正超声图像中的待校正位置和在基准超声图像中的基准位置。

S302：根据同一目标像素点对应的待校正位置和基准位置，确定目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量。

作为一示例，步骤S301中，图像处理器对待校正超声图像和基准超声图像进行检测处理，具体可以是对待校正超声图像和基准超声图像进行灰度检测，确定同一目标像素点在待校正超声图像中的待校正位置A1(x1，y1)和在基准超声图像中的基准位置A0(x0，y0)。可理解地，同一目标像素点在待校正超声图像中的待校正位置A1(x1，y1)和在基准超声图像中的基准位置A0(x0，y0)是在同一空间坐标系中的位置。由于不同待复合超声图像的采集时间接近，采用超声探头在较短时间内对同一人体组织进行探测，获取所有待复合超声图像对应的图像灰度具有稳定性，因此，可根据目标像素点在所有待复合超声图像中的灰度，确定是否为同一目标像素点。

作为一示例，步骤S302中，由于同一目标像素点在待校正超声图像中的待校正位置A1(x1，y1)和在基准超声图像中的基准超声图像A0(x0，y0)均包括x轴坐标和y轴坐标，在不考虑两帧超声图像之间的时间差的情况下，即将两帧超声图像之间的时间差默认为1的情况下，可将待校正位置A1(x1，y1)和基准位置A0(x0，y0)之间的位移确定为目标速度矢量。因此，根据同一目标像素点对应的待校正位置A1(x1，y1)和基准位置A0(x0，y0)，确定待校正超声图像A1(x1，y1)相对于基准超声图像A0(x0，y0)的目标速度矢量，目标速度矢量包括x轴速度矢量vx和y轴速度矢量vy；其中，x轴速度矢量vx＝x1-x0，y轴速度矢量vy＝y1-y0。

本实施例中，根据目标像素点对应的待校正位置和基准位置，确定该目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量，有助于后续利用该目标速度矢量进行运动校正，并调整不同待校正超声图像的目标匹配权重，有助于提高空间复合所获取的目标复合超声图像的分辨率。

在一实施例中，如图4所示，步骤S205，即对所有待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一待复合超声图像对应的目标匹配权重，包括：

S401：基于每一待复合超声图像中的目标像素点，确定目标像素点对应的邻近区域，根据邻近区域对应的所有像素点的当前灰度值，确定目标像素点对应的局域均值、局域方差和局域标准差。

S402：根据每一待复合超声图像中的目标像素点对应的当前灰度值、局域标准差和局域均值，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重。

S403：基于每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重。

作为一示例，步骤S401中，具体包括：

(1)图像处理器需先基于每一待复合超声图像中的目标像素点，确定目标像素点对应的邻近区域。例如，基准超声图像AO、目标校正超声图像AL_new和AR_new中，同一目标像素点分别为目标像素点P0、目标像素点PL和目标像素点PR，需先确定目标像素点P0对应的邻近区域SO、目标像素点PL对应的邻近区域SL和目标像素点对应的邻近区域SR。本示例中，目标像素点对应的邻近区域可以理解为以目标像素点为中心的多个像素点组成的区域，包括目标像素点和与目标像素点邻近的邻近像素点。例如，可以目标像素点P(100，100)为中心，构建3*3对应的邻近区域，则其邻近区域的坐标范围为X＝99-101，Y＝99-101，即包括P(99,99)、P(99,100)、P(99,101)、P(100,99)、P(100,100)、P(100,101)、P(101,99)、P(101,100)和P(101,101)等像素点。

(2)采用图像灰度算法，确定邻近区域对应的所有像素点(包括目标像素点和对应的邻近像素点)的当前灰度值。待复合超声图像AL_new的邻近区域SL中N个像素点对应的当前灰度值分别为IL1、IL2……ILi……ILn，而待复合超声图像AR_new的邻近区域SR中N个像素点对应的当前灰度值分别为IR1、IR2……IRi……IRn，待复合超声图像AO的邻近区域SO中N个像素点对应的当前灰度值分别为IO1、IO2……IOi……IOn。

(3)采用平均值计算公式，对每一待复合超声图像的每一邻近区域中所有像素点对应的当前灰度值进行均值计算，每一待复合超声图像的邻近区域对应的局域均值，例如待复合超声图像AL_new的邻近区域对应的局域均值IL＝(IL1+IL2+……+ILi+……+ILn)/N。再采用方差计算公式和标准差计算公式，分别对邻近区域对应的局域均值和邻近区域中所有像素点对应的当前灰度值进行方差和标准差计算，确定邻近区域对应的局域方差和局域标准差。将邻近区域对应的局域均值、局域方差和局域标准差，确定为目标像素点对应的局域均值、局域方差和局域标准差。可理解地，由于待复合超声图像包含较大的噪声，通过目标像素点对应的邻近区域进行局域统计，确定局域均值、局域方差和局域标准差，能够有效抑制噪声的干扰，可以获取更加可靠的灰度统计结果，有助于保障后续空间复合所获取的目标复合图像的分辨率。

作为一示例，步骤S402中，图像处理器采用可靠性权重计算公式，对每一待复合图像中每一目标像素点对应的当前灰度值、局域标准差和局域均值，获取每一待复合超声图像中每一目标像素点对应的可靠性权重；可靠性权重计算公式为

其中，P为可靠性权重，σ为目标像素点对应的局域标准差，Δm为每一待复合超声图像中目标像素点对应的局域均值与基准超声图像中目标像素点对应的局域均值的差异，G为同一像素点对应的当前灰度值，Φ和Ψ为调制函数，具体可以为sigmoid函数，用于将数值映射到特定的值域范围，如(0，1)之间。例如，以目标像素点P(100，100)为例，基准超声图像AO中目标像素点对应的局域均值为MO，而待复合超声图像AO、AL_new和AR_new中目标像素点对应的局域均值分别为MO/ML/MR，则三个待复合超声图像AO、AL_new和AR_new分别计算出的Δm分别为MO-M0、ML-MO和MR-MO，其差异越小，表示其与基准超声图像的一致性越高，其可靠性越大。

可理解地，由于有差异的邻近区域一般具有较大的局域方差，采用上述可靠性权重计算公式进行映射，可以较好地反映给出目标校正超声图像与基准超声图像进行角度校准对齐的程度，以便利用该可靠性权重确定每一待复合超声图像对应的目标匹配权重。

作为一示例，步骤S403中，图像处理器基于每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，确定每一待复合超声图像的目标像素点对应的目标匹配权重。例如，图像处理器可以将每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，直接确定为每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重，例如，若待复合超声图像为基准超声图像，则将待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，确定为待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重；还可以根据影响图像灰度稳定性的其他影响因素，确定每一影响因素对应的因素系数，利用因素系数对可靠性权重进行修正，获取待复合超声图像的目标像素点对应的目标匹配权重。例如，其他影响因素包括但不限于待校正超声图像相对于基准超声图像进行运动估计的目标速度矢量。

本实施例中，根据待复合超声图像中的目标像素点对应的当前灰度值、局域标准差和局域均值，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，利用不同角度的待复合超声图像中存在差异的目标区域的局域方差较大，利用可靠性权重计算公式进行映射，使得可靠性权重可以较好地反映给出目标校正超声图像与基准超声图像进行校准对齐的程度，以根据可靠性权重确定目标匹配权重，保证目标匹配权重的可靠性，有助于提高利用目标匹配权重进行空间复合所获取的目标复合超声图像的分辨率。

在一实施例中，如图5所示，步骤S403中，基于每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重，包括：

S501：获取同一目标像素点在待复合超声图像和基准超声图像之间的匹配速度大小。

S502：采用匹配速度大小对待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重进行修正，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重。

其中，匹配速度大小是指目标像素点在待复合超声图像和基准超声图像之间进行运动偏移的速度值。可理解地，由于匹配速度大小也是影响图像灰度稳定性的重要影响，因此，需利用匹配速度大小对可靠性权重进行修，从而保障最终确定的目标匹配权重的可靠性和有效性，有助于提高利用目标匹配权重进行空间复合所获取的目标复合超声图像的分辨率。

作为一示例，步骤S501中，获取同一目标像素点在待复合超声图像和基准超声图像之间的匹配速度大小，具体包括如下步骤：

S5011：若待复合超声图像为目标校正超声图像，则对目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量进行求模，获取匹配速度大小。

S5012：若待复合超声图像为基准超声图像，则获取匹配速度大小为0。

上述步骤S5011中，若待复合超声图像为目标校正超声图像，即待复合超声图像为根据目标速度矢量对待校正超声图像进行校正所形成的图像，因此，可将目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量确定为对待校正超声图像进行校正后的目标校正超声图像对应的目标速度矢量，目标速度矢量包括x轴速度矢量vx和y轴速度矢量vy；其中，x轴速度矢量vx＝x1-x0，y轴速度矢量vy＝y1-y0。接着，对目标速度矢量进行求模，可快速获取匹配速度大小V，即

上述步骤S5012中，若待复合超声图像为基准超声图像，则基准超声图像与其本身不存在运动偏移，因此，其匹配速度大小V为0，即V＝0。

作为一示例，步骤S502中，采用匹配速度大小V，对待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重P进行修正，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重W。本示例中，根据权重修正公式

采用匹配速度大小V，对待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重P进行修正，获取待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重W1，

为匹配速度大小对应的映射函数，该映射函数可采用但不限于sigmoid函数。可理解地，利用该匹配速度大小对可靠性权重进行修正，有助于保障利用目标匹配权重进行空间复合所确定的目标复合超声图像的分辨率。

在一实施例中，如图6所示，步骤S206，即根据所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和目标匹配权重，对所有待复合超声图像进行空间复合，获取目标复合超声图像，包括：

S601：对每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标纹理特征进行处理，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的降噪掩膜参数。

S602：根据待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重和降噪掩膜参数，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标融合权重。

S603：根据所有待复合超声图像中同一目标像素点对应的当前灰度值和目标融合权重进行空间复合，获取目标复合超声图像。

作为一示例，目标纹理特征包括目标像素点对应的至少一个局域纹理特征，该局域纹理特征包括但不限于目标像素点对应的目标梯度、特征向量和特征值，目标梯度包括X轴梯度grad(X)和Y轴梯度grad(Y)。

步骤S601中，图像处理器采用图像分割算法，对每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标纹理特征进行图像分割，获取一个软性的图像分割结果，即降噪掩膜参数。图像分割算法为

其中，mask为降噪掩膜参数，λ_d和λ_m分别为主轴和副轴的特征值，D为图像梯度，S(D)为图像梯度对应的映射函数。

本示例中，降噪掩膜参数mask的数值范围为(0，1),表征每一目标像素点有待降噪的程度，反之，若对降噪掩膜参数mask进行取反，则表征每个目标像素点有待锐化的程度。主轴是指较大的特征值对应的特征向量方向，副轴即是指较小的特征值对应的特征向量方向，一般来说，结构张量的主轴从几何意义上代表着图像上灰度的梯度方向，副轴代表着与梯度方向垂直的方向。图像梯度D为目标梯度的模，具体为对目标梯度中的X轴梯度grad(X)和Y轴梯度grad(Y)进行求模，即

例如，S(D)可以为sigmoid函数，以将图像梯度映射到(0，1)的范围，以将特征值计入降噪掩膜参数，以使得降噪掩膜参数能够反映目标纹理特征的相关信息。

作为一示例，步骤S602中，图像处理器根据待复合超声图像对应的目标匹配权重W1和降噪掩膜参数mask，获取目标融合权重W2，即W2＝W1*mask。本示例中，图像处理器将待复合超声图像对应的目标匹配权重W1和降噪掩膜参数mask综合起来，确定待复合超声图像中每个目标像素点的目标融合权重W2，该目标融合权重W2可以理解为将待复合超声图像中相应的目标像素点进行融合处理的最终权重。

作为一示例，步骤S603具体包括如下步骤：图像处理器采用空间复合公式，根据待复合超声图像中同一目标像素点对应的邻近区域中所有像素点对应的当前灰度值和目标融合权重进行空间复合，获取目标像素点对应的目标灰度值，基于所有目标像素点对应的目标灰度值，获取目标复合超声图像；其中，所述空间复合公式为

I_{region_Xi}为第X张待复合图像中第i个目标像素点的局域灰度值，其中，I_{region_Xi}＝∑_{region_i}I_{i_j}*W2_{i_j}，region_i为待复合图像中第i个目标像素点对应的邻近区域，I_{i_j}为待复合图像中第i个目标像素点对应的邻近区域region_i中的第j个像素点对应的当前灰度值，W2_{i_j}为待复合图像中第i个目标像素点对应的邻近区域region_i中的第j个像素点对应的目标融合权重，W2_{region_Xi}为第X张待复合图像中第i个目标像素点的局域融合权重，其中，W2_{region_Xi}＝∑_{region_i}W2_{i_j}。

例如，基准超声图像AO、目标校正超声图像AL_new和AR_new中，同一坐标位置(100，100)分别为目标像素点P0、目标像素点PL和目标像素点PR，目标像素点P0对应的邻近区域SO、目标像素点PL对应的邻近区域SL和目标像素点PR对应的邻近区域SR。若以目标像素点P(100，100)为中心，构建3*3对应的邻近区域，则其邻近区域的坐标范围为X＝99-101，Y＝99-101，即包括P(99,99)、P(99,100)、P(99,101)、P(100,99)、P(100,100)、P(100,101)、P(101,99)、P(101,100)和P(101,101)等像素点，则需要采用空间复合公式，对目标像素点P0对应的邻近区域SO上的9个像素点的当前灰度值进行加权求和，确定目标像素点PO对应的局域灰度值I_POi＝∑_POI_{PO_j}*W_{PO_j}，对目标像素点P0对应的邻近区域SO上的9个像素点的目标融合权重进行求和，确定目标像素点PO对应的局域融合权重W2_POi＝∑_POW_{PO_j}，j分别为基准超声图像AO中目标像素点PO对应的邻近区域中P(99,99)、P(99,100)、P(99,101)、P(100,99)、P(100,100)、P(100,101)、P(101,99)、P(101,100)和P(101,101)这些像素点。相应地，确定目标像素点PL对应的局域灰度值为I_PLi＝∑_PLI_{PL_j}*W_{PL_j}和局域融合权重W2_PLi＝∑_PLW_{PL_j}；并确定目标像素点PR对应的局域灰度值为I_PRi＝∑_PRI_{PR_j}*W_{PR_j}和局域融合权重W2_PRi＝∑_PRW_{PR_j}。接着，计算同一坐标位置(100，100)对应的目标像素点融合后的目标灰度值为

即

可理解，采用空间复合公式将所有待复合超声图像同一目标像素点对应的邻近区域上所有像素点进行融合，即需要融合目标像素点P0对应的邻近区域SO中的9个像素点、目标像素点PL对应的邻近区域SL中的9个像素点和目标像素点PR对应的邻近区域SR中的9个像素点的信息，使得融合后的每一目标像素点对应的目标灰度值既考虑到该目标像素点对应的邻近区域中所有像素点的当前灰度值确定的局域灰度值，又考虑不同角度的局域灰度值，可有效保障融合后的目标融合图像的分辨率。

本实施例中，采用图像分割算法对待复合超声图像对应的目标纹理特征进行处理，获取降噪掩膜参数，使得该降噪掩膜参数可反映目标纹理特征的图像信息；再利用降噪掩膜参数对目标匹配权重进行融合，获取目标融合权重，使得目标融合权重既考虑目标纹理特征对应的降噪掩膜参数，又考虑可靠性分析确定的目标匹配权重，保障目标融合权重的有效性和准确性；再利用目标融合权重对所有待复合超声图像进行融合处理，保障融合处理后的目标复合超声图像的分辨率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种超声成像空间复合装置，该超声成像空间复合装置与上述实施例中超声成像空间复合方法一一对应。如图7所示，该超声成像空间复合装置包括原始图像获取模块701、运动估计模块702、待复合图像获取模块703、纹理特征获取模块704、匹配权重获取模块705和复合图像获取模块706。各功能模块详细说明如下：

原始图像获取模块701，用于获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像。

运动估计模块702，用于对待校正超声图像和基准超声图像进行运动估计，确定待校正超声图像相对于基准超声图像的目标速度矢量。

待复合图像获取模块703，用于根据目标速度矢量，对待校正超声图像进行校准，获取待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将目标校正超声图像和基准超声图像确定为待复合超声图像。

纹理特征获取模块704，用于对每一待复合超声图像进行纹理分析，获取每一待复合超声图像对应的目标纹理特征。

匹配权重获取模块705，用于对每一待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一待复合超声图像对应的目标匹配权重。

复合图像获取模块706，用于根据所有待复合超声图像对应的目标纹理特征和目标匹配权重，对所有待复合超声图像进行空间复合，获取当前周期对应的目标复合超声图像。

优选地，超声成像空间复合装置还包括：帧间复合模块，用于获取上一周期对应的历史复合图像，将上一周期对应的历史复合图像和当前周期对应的目标复合超声图像进行复合，更新当前周期对应的目标复合超声图像。

优选地，运动估计模块702，包括：

位置获取单元，用于对待校正超声图像和基准超声图像进行检测处理，获取同一目标像素点在待校正超声图像中的待校正位置和在基准超声图像中的基准位置。

速度矢量获取单元，用于根据同一目标像素点对应的待校正位置和基准位置，确定目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量。

优选地，匹配权重获取模块705，包括:

局域数值获取单元，用于基于每一待复合超声图像中的目标像素点，确定目标像素点对应的邻近区域，根据邻近区域对应的所有像素点的当前灰度值，确定目标像素点对应的局域均值、局域方差和局域标准差。

可靠性权重获取单元，用于根据每一待复合超声图像中的目标像素点对应的当前灰度值、局域标准差和局域均值，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重。

匹配权重获取单元，用于基于每一待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重。

优选地，匹配权重获取单元，包括：

速度大小获取子单元，用于获取同一目标像素点在待复合超声图像和基准超声图像之间的匹配速度大小。

权重修正子单元，用于匹配速度大小对待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重进行修正，确定每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重。

优选地，速度大小获取子单元，用于若待复合超声图像为目标校正超声图像，则对目标像素点在待校正超声图像和基准超声图像之间的目标速度矢量进行求模，获取匹配速度大小；若待复合超声图像为基准超声图像，则获取匹配速度大小为0。

优选地，复合图像获取模块706，包括：

降噪掩膜参数获取单元，用于对每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标纹理特征进行处理，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的降噪掩膜参数。

融合权重获取单元，用于根据待复合超声图像中的目标像素点对应的目标匹配权重和降噪掩膜参数，获取每一待复合超声图像中的目标像素点对应的目标融合权重。

空间复合处理单元，用于根据所有待复合超声图像中同一目标像素点对应的当前灰度值和目标融合权重进行空间复合，获取目标复合超声图像。

关于超声成像空间复合装置的具体限定可以参见上文中对于超声成像空间复合方法的限定，在此不再赘述。上述超声成像空间复合装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于超声诊断仪中的处理器中，也可以以软件形式存储于超声诊断仪中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种超声诊断仪，包括存储器、图像处理器及存储在存储器上并可在图像处理器上运行的计算机程序，图像处理器执行计算机程序时实现上述实施例中超声成像空间复合方法，例如图2所示S201-S206，或者图3至图6中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，图像处理器执行计算机程序时实现超声成像空间复合装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图7所示的原始图像获取模块701、运动估计模块702、待复合图像获取模块703、纹理特征获取模块704、匹配权重获取模块705和复合图像获取模块706的功能，为避免重复，这里不再赘述。

在一实施例中，提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被图像处理器执行时实现上述实施例中超声成像空间复合方法，例如图2所示S201-S206，或者图3至图6中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被图像处理器执行时实现上述超声成像空间复合装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图7所示的原始图像获取模块701、运动估计模块702、待复合图像获取模块703、纹理特征获取模块704、匹配权重获取模块705和复合图像获取模块706的功能，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超声成像空间复合方法，其特征在于，包括：

获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张所述原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像；

对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行运动估计，确定所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量；

根据所述目标速度矢量，对所述待校正超声图像进行校准，获取所述待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将所述目标校正超声图像和所述基准超声图像确定为待复合超声图像；

对每一所述待复合超声图像进行纹理分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标纹理特征；

对每一所述待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重；

根据所有所述待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重，对所有所述待复合超声图像进行空间复合，获取所述当前周期对应的目标复合超声图像。

2.如权利要求1所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，在所述获取所述当前周期对应的目标复合超声图像之后，所述超声成像空间复合方法还包括：

获取上一周期对应的历史复合图像，将所述上一周期对应的历史复合图像和所述当前周期对应的目标复合超声图像进行复合，更新所述当前周期对应的目标复合超声图像。

3.如权利要求1或2所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，所述对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行运动估计，确定所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量，包括：

对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行检测处理，获取同一目标像素点在所述待校正超声图像中的待校正位置和在所述基准超声图像中的基准位置；

根据同一所述目标像素点对应的所述待校正位置和所述基准位置，确定所述目标像素点在所述待校正超声图像和所述基准超声图像之间的目标速度矢量。

4.如权利要求3所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，所述对每一所述待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重，包括:

基于每一所述待复合超声图像中的目标像素点，确定所述目标像素点对应的邻近区域，根据所述邻近区域对应的所有像素点的当前灰度值，确定所述目标像素点对应的局域均值、局域方差和局域标准差；

根据每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的当前灰度值、局域标准差和局域均值，获取每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的可靠性权重；

基于每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的可靠性权重，确定每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标匹配权重。

5.如权利要求4所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，所述基于每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的可靠性权重，确定每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标匹配权重，包括：

获取同一所述目标像素点在所述待复合超声图像和所述基准超声图像之间的匹配速度大小；

采用所述匹配速度大小对所述待复合超声图像中的目标像素点对应的可靠性权重进行修正，确定每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标匹配权重。

6.如权利要求5所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，所述获取同一所述目标像素点在所述待复合超声图像和所述基准超声图像之间的匹配速度大小，包括：

若所述待复合超声图像为目标校正超声图像，则对所述目标像素点在所述待校正超声图像和所述基准超声图像之间的目标速度矢量进行求模，获取匹配速度大小；

若所述待复合超声图像为基准超声图像，则获取所述匹配速度大小为0。

7.如权利要求1或2所述的超声成像空间复合方法，其特征在于，所述根据所有所述待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重，对所有所述待复合超声图像进行空间复合，获取所述当前周期对应的目标复合超声图像，包括：

对每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标纹理特征进行处理，获取每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的降噪掩膜参数；

根据每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标匹配权重和所述降噪掩膜参数，获取每一所述待复合超声图像中的所述目标像素点对应的目标融合权重；

根据所有所述待复合超声图像中同一所述目标像素点对应的当前灰度值和所述目标融合权重进行空间复合，获取目标复合超声图像。

8.一种超声成像空间复合装置，其特征在于，包括：

原始图像获取模块，用于获取当前周期内角度不同的至少两张原始超声图像，基于至少两张所述原始超声图像，确定基准超声图像和待校正超声图像；

运动估计模块，用于对所述待校正超声图像和所述基准超声图像进行运动估计，确定所述待校正超声图像相对于所述基准超声图像的目标速度矢量；

待复合图像获取模块，用于根据所述目标速度矢量，对所述待校正超声图像进行校准，获取所述待校正超声图像对应的目标校正超声图像，将所述目标校正超声图像和所述基准超声图像确定为待复合超声图像；

纹理特征获取模块，用于对每一所述待复合超声图像进行纹理分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标纹理特征；

匹配权重获取模块，用于对每一所述待复合超声图像进行可靠性分析，获取每一所述待复合超声图像对应的目标匹配权重；

复合图像获取模块，用于根据所有所述待复合超声图像对应的目标纹理特征和所述目标匹配权重，对所有所述待复合超声图像进行空间复合，获取所述当前周期对应的目标复合超声图像。

9.一种超声诊断仪，包括存储器、图像处理器以及存储在所述存储器中并可在所述图像处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述图像处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述超声成像空间复合方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被图像处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述超声成像空间复合方法。

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