TWI681758B - 影像校正方法及檢測裝置 - Google Patents

Abstract

一種影像校正方法，包括：於動態影像中的第一影像幀中決定觀察區域並取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置；自第一影像幀決定第一特徵區域，其中第一特徵區域符合一灰階特徵；取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置至第一特徵區域的中心位置的第一向量；在動態影像中第二影像幀以灰階特徵尋找第二影像幀的第二特徵區域；取得觀察區域在第二影像幀中的中心位置至第二特徵區域在第二影像幀中的中心位置的第二向量；以及以第二向量與第一向量之間的差值校正觀察區域在一第三影像幀中的位置。

Description

影像校正方法及檢測裝置

本發明有關於一種校正方法及檢測裝置，特別是有關於一種影像校正方法以及檢測裝置。

醫學超音波檢查是一種基於超音波的醫學影像診斷技術，可以顯現人體內肌肉、內臟器官的大小、結構和病灶。在醫學超音波檢查的應用中，都卜勒超音波大幅生了醫學超音波檢查的能力。藉由都卜勒超音波檢測人體內或生物體內流體的流動，例如是血液的流動方向以及速度都可以藉由都卜勒超音波量測，在心血管等相關醫學領域中特別可以提供有效的檢測功能。

然而，都卜勒超音波的觀察區域主要是藉由檢測者根據超音波所產生的圖像所選定。追蹤連續影像內的特定區域一直是被研究的議題，且超音波圖像會隨著檢測者手持超音波探頭時的晃動、移動、下壓、以及被測者本身的心跳、呼吸或移動等改變。由於都卜勒超音波的觀察區域是相對於超音波所產生的圖像來定位，因此超音波圖像的改變也會改變都卜勒超音波的觀察區域，進而降低都卜勒超音波的準確性。

本發明提供一種影像校正方法，其可以有效校正觀察區域 在一動態影像中的位置。

本發明提供一種檢測裝置，其可以提供準確的檢測效果。

本發明的影像校正方法可以校正一觀察區域在一動態影像的位置，其中動態影像包括複數個影像幀。所述影像校正方法的步驟包括：於動態影像中的第一影像幀中決定觀察區域並取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置；自第一影像幀決定第一特徵區域，其中第一特徵區域符合一灰階特徵；取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置至第一特徵區域在第一影像幀中的中心位置的第一向量；在動態影像中第二影像幀以灰階特徵尋找第二影像幀的第二特徵區域；取得觀察區域在第二影像幀中的中心位置至第二特徵區域在第二影像幀中的中心位置的第二向量；以及以第二向量與第一向量之間的差值校正觀察區域在一第三影像幀中的位置。

在本發明的一實施例中，上述決定第一特徵區域的步驟包括：自第一影像幀決定一輪廓影像；自輪廓影像決定第一特徵區域，其中在第一特徵區域中的部分輪廓影像的像素具有相同的像素聯通標誌；以及自第一特徵區域所對應的部分第一影像幀取得灰階特徵。

在本發明的一實施例中，取得上述輪廓影像的步驟包括：取得第一影像幀的一斷開(open)影像以及一閉合(close)影像。所述斷開(open)影像為數位影像處理技術中形態學(morphology)的侵蝕(erosion)後再膨脹(dilation)的影像，所述閉合(close)影像為影像幀膨脹(dilation)後再侵蝕(erosion)的影像。將斷開影像減去閉合影像後取絕對值的影像決定為上述輪廓影像。

在本發明的一實施例中，上述決定第一特徵區域的步驟還 包括：以像素聯通判斷將輪廓影像區分為多個像素群，並將這些像素群中像素數目最多的像素群決定為上述的第一特徵區域。

在本發明的一實施例中，取得上述灰階特徵的方法還包括將特徵區域中部分影像幀的灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)決定為灰階特徵。

在本發明的一實施例中，上述決定至少一特徵區域的步驟還包括：將第一影像幀區分為多個子影像；以及在每個子影像中決定特徵區域。後續影像幀則參照第一影像幀區分為多個子影像，並在每個子影像中以灰階特徵尋找各自的特徵區域。

在本發明的一實施例中，上述的動態影像為超音波影像，在使用者在動態影像中的影像幀決定觀察區域後還包括：取得對應至觀察區域中的部分影像幀的都卜勒訊號。

本發明的檢測裝置用以檢測一生物體。檢測裝置包括影像擷取元件、處理單元、顯示單元、輸入界面。影像擷取元件自生物體取得動態影像，其中動態影像包括複數個影像幀。處理單元連接至影像擷取單元，並自影像擷取元件取得動態影像。顯示單元連接至處理單元，並用以顯示來自處理單元的動態影像。輸入界面連接至處理單元，由輸入界面自動態影像的第一影像幀決定一觀察區域。

處理單元在決定觀察區域後，取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置；自第一影像幀決定第一特徵區域，其中第一特徵區域符合一灰階特徵；取得觀察區域在第一影像幀中的中心位置至第一特徵區域在第一影像幀中的中心位置的一第一向量；在動態影像中一第二影像幀以灰 階特徵尋找第二影像幀的一第二特徵區域；取得觀察區域在第二影像幀中的中心位置至第二特徵區域在第二影像幀中的中心位置的第二向量；處理單元以第二向量與第一向量之間的差值校正觀察區域在一第三影像幀中的位置。

在本發明的一實施例中，上述的處理單元自第一影像幀決定一輪廓影像；自輪廓影像決定至少第一特徵區域，其中第一特徵區域中的部分輪廓影像的像素具有相同的像素聯通標誌；處理單元自第一特徵區域所對應的部分第一影像幀取得灰階特徵。

在本發明的一實施例中，上述的處理單元取得第一影像幀的斷開(open)影像以及閉合(close)影像；斷開(open)影像為數位影像處理技術中形態學(morphology)的侵蝕(erosion)後再膨脹(dilation)的影像，閉合(close)影像為影像幀膨脹(dilation)後再侵蝕(erosion)的影像；且處理單元將斷開影像減去閉合影像後取絕對值的影像決定為輪廓影像。

在本發明的一實施例中，上述的處理單元以像素聯通判斷將輪廓影像區分為多個像素群，並將這些像素群中像素數目最多的像素群決定為第一特徵區域。

在本發明的一實施例中，上述的處理單元將輪廓影像區分為多個子影像，並在每個子影像中決定第一特徵區域。處理單元對應第一影像幀將第二影像幀分為多個子影像，並在每個第二影像幀的子影像中以灰階特徵尋找第二特徵區域。

在本發明的一實施例中，上述的處理單元將第一特徵區域 中部分第一影像幀的灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)決定為灰階特徵。

在本發明的一實施例中，上述的影像擷取元件包括一超音波探頭，且處理單元在使用者經輸入界面在動態影像中的第一影像幀決定觀察區域後，處理單元自超音波探頭取得對應至觀察區域中的部分影像幀的都卜勒訊號。

由上述可知，藉由灰階特徵來尋找動態影像中的每個影像幀的特徵區域的位置，本發明所提出的影像校正方法可以有效校正觀察區域在每個影像幀中的位置，本發明所提出的檢測裝置也可以針對校正過的影像幀中的觀察區域提供準確的檢測結果。

A1、A2、D1、D2‧‧‧觀察區域

B1、B2、E11、E21、E31、E41‧‧‧特徵區域

C‧‧‧區域

F1、F2、F3、F4‧‧‧影像幀

F41~F44‧‧‧子影像

S11~S17、S121、S124、S21~S29‧‧‧步驟

V1、V41~V44‧‧‧第一向量

V2、V51~V54‧‧‧第二向量

V3、V6‧‧‧校正向量

X1、X2、X3、X4、X5、X6‧‧‧中心位置

50‧‧‧生物體

100‧‧‧檢測裝置

110‧‧‧影像擷取元件

120‧‧‧處理單元

130‧‧‧顯示單元

140‧‧‧輸入界面

圖1是本發明一實施例中檢測裝置的示意圖；圖2是本發明一實施例中影像校正方法的流程示意圖；圖3A至3D是本發明第一實施例中影像校正方法的影像幀示意圖；圖4是本發明一實施例的影像校正方法中決定第一特徵區域的流程示意圖；圖5是本發明一實施例的影像校正方法中決定第一特徵區域的另一流程示意圖；圖6A至6D是本發明第二實施例中影像校正方法的影像幀示意圖；圖7是本發明第二實施例中影像校正方法的流程示意圖。

本發明所提出的檢測裝置及其所使用的影像校正方法適於應用於可以提供影像的檢測裝置，較佳為可以提供生物影像、醫學影像的檢測裝置。舉例而言，檢測裝置例如是超音波裝置等適於即時提供生物影像、醫學影像的檢測裝置，本發明並不限於此。本發明所屬領域中具有通常知識者可以視需求將本發明所提出的檢測裝置及其所使用的影像校正方法應用至其他生物影像裝置或醫學影像裝置，較佳為需要針對檢測裝置所提供的影像中選取特定觀察區域的檢測裝置，以下本說明書將以超音波裝置舉例說明，其並非用以限定本發明。。

圖1是本發明一實施例中檢測裝置的裝置示意圖。請參照圖1，在本發明的實施例中，檢測裝置100包括影像擷取元件110、處理單元120、顯示單元130以及輸入界面140，其中處理單元120連接影像擷取單元110、顯示單元130以及輸入界面140。檢測裝置100適於檢測一生物體50，並藉由影像擷取單元110自生物體50取得動態影像供顯示單元130顯示。

具體而言，本實施例的影像擷取單元110可以朝生物體50發出感測訊號，並藉由接收被生物體50反射的感測訊號或是穿透生物體50的感測訊號來產生對應至生物體50的動態影像，亦可以是藉由接收來自外界的訊號來產生對應至生物體50的動態影像。換句話說，本發明並不限於本說明書實施例中影像擷取元件110自生物體50取得動態影像的方式。

以下將以超音波影像來舉例說明。本實施例的檢測裝置100例如是超音波檢測裝置；影像擷取元件110例如是超音波探頭(Ultrasonic transducer)或超音波感測器(Ultrasonic sensor)，用以檢測生物體50並取得一動態影像。動態影像例如是由複數個影像幀所形成，這些影像幀為二 維超音波影像，較佳為超音波在亮度模式(Brightness mode,B-mode)下取得的超音波影像，這些超音波影像各自形成上述的這些影像幀來形成動態影像。

本實施例的處理單元120可以自影像擷取元件110取得動態影像，使檢測裝置100可以顯示動態影像並對此動態影像輸入指令。具體而言，處理單元120例如是檢測裝置100中的中央處理器(Central Processing Unit,CPU)，亦可以是檢測裝置100所連接的電腦裝置中的CPU，本發明不限於此。

本實施例的處理單元120連接至顯示單元130，檢測裝置100可以藉由顯示單元130顯示處理單元120自影像擷取元件110取得的動態影像。顯示單元130例如是液晶顯示螢幕(Liquid Crystal Display,LCD)，用以顯示來自影像擷取元件110的動態影像，本發明並不限於顯示單元130的種類。

輸入界面140連接至處理單元120，用以接收來自例如是醫生、檢驗師、操作者等使用者的指令。本實施例的輸入界面140例如包括鍵盤、搖桿、軌跡球、滑鼠，更可以是設置於顯示單元130的觸控模組。在本實施例中，使用者可以根據顯示單元130所顯示的動態影像來透過輸入界面140輸入指令，例如藉由輸入界面140決定動態影像中一觀察區域的位置。

以下將一併參照上述的檢測裝置100以及元件的標號來說明本發明所提出的檢測裝置100以及影像校正方法。應當理解，儘管術語「第一」、「第二」等在本文中可以用於描述各種元件、區域、影像，但是 這些元件、區域、影像不應受這些術語限制。這些術語僅用於將一個元件、區域、影像與另一個元件、區域、影像分開。因此，下面討論的第一元件、區域、影像可以被稱為第二元件、區域、影像而不脫離本文的教導。

圖2是本發明一實施例中影像校正方法的流程示意圖。請參照圖2，本實施例的影像校正方法先在動態影像中的第一影像幀決定觀察區域(步驟S11)。此處所述的第一影像幀可以是動態影像中的這些影像幀的任一影像幀，較佳為使用者在操作影像擷取元件110時，使用者選來用以決定觀察區域的影像幀。

為了清楚說明本發明所提出的影像校正方法，以下將以簡化的影像示意圖來說明本發明的檢測裝置及影像校正方法，其並非用以限定本發明。請先參照圖2，在使用者在第一影像幀決定觀察區域(步驟S11)後，本實施例的影像校正方法在第一影像幀中取得觀察區域的中心位置(步驟S12)。

在取得觀察區域的中心後，本實施例的影像校正方法接著在第一影像幀中決定一第一特徵區域以及第一特徵區域的灰階特徵(步驟S13)。所述的灰階特徵有關於圖像中灰階值的相關資訊，相關資訊包括分布方向、相鄰間隔、變化幅度，且處理單元120可以依據灰階特徵在動態影像中的其他影像幀找到第一特徵區域的位置。舉例而言，第一特徵區域可以是灰階強度變化較劇烈之區域，該區域可能是肌肉等組織，可以作為定位的標的。

在找到第一特徵區域以及灰階特徵(步驟S13)之後，本 實施例的影像校正方法取得第一向量(步驟S14)。第一向量有關於觀察區域的中心位置與第一特徵區域的中心位置之間的相對距離以及相對方向，本實施例以觀察區域的中心位置至第一特徵區域的中心位置的向量為例，但本發明不限於此。

在取得第一向量、第一特徵區域以及第一特徵區域的灰階特徵後，本實施例的影像校正方法接著以上述的灰階特徵在第二影像幀決定第二特徵區域(步驟S15)。上述第二影像幀例如是影像擷取元件110在取得第一影像幀後取得的影像幀，處理單元120藉由灰階特徵在第二影像幀中決定第二特徵區域，亦即藉由自第一特徵區域取得的灰階特徵來在第二影像幀中找到對應的區域。

本實施例的影像校正方法根據第二特徵區域以及觀察區域取得第二向量(步驟S16)。在本實施例中，處理單元120以灰階特徵決定第二特徵區域時，觀察區域在第一影像幀中的位置與觀察區域在第二影像幀中的位置相同，上述第二向量為觀察區域的中心位置與第二特徵區域的中心位置之間的相對距離以及相對方向，本實施例以觀察區域的中心位置至第二特徵區域的中心位置決定為第二向量，但本發明不限於此。

本實施例的影像校正方法在取得第二向量後，比較第一向量以及第二向量。本實施例的影像校正方法取得第二向量和第一向量之間的差值，並以此差值校正觀察區域(步驟S17)。藉由自第二影像幀取得的第二向量和第一影像幀取得的第一向量，本實施例的影像校正方法可以藉由第二向量和第一向量的差異校正觀察區域在下一張影像幀(亦即第三影像幀)的位置。本實施例的影像校正方法根據動態影像中特徵區域在每個 影像幀中的位置變化來校正觀察區域的位置，藉以提供良好的校正效果。舉例而言，當影像擷取元件110是超音波探頭，且觀察區域為使用者用以擷取都卜勒超音波訊號的區域時，藉由上述的影像校正方法檢測裝置100可以提供準確的都卜勒超音波訊號。本發明並不限於利用第二向量和第一向量之間的差異校正觀察區域在第三影像幀的位置，在其他實施例中更可以以第二向量和第一向量的差異即時校正觀察區域在第二影像幀的位置，本發明不限此，端視檢測裝置100的處理效能以及校正的準確需求而定。以下將再以影像幀的示意圖具體說明本發明所提出的影像校正方法以及檢測裝置。

圖3A至3D為本發明第一實施例中影像幀的示意圖，為了清楚說明，圖式中以陰影線繪示影像幀中的黑色區域或深色區域，其中填色方式並非用以限定本發明。請參照圖3A所繪示的影像幀的示意圖，以下將一併參照上述檢測裝置100的元件標號來清楚說明本發明的影像校正方法以及檢測裝置，其中觀察區域A1經使用者以輸入界面140決定後，處理單元120會取得觀察區域A1的中心位置X1，亦即觀察區域A1的中心X1在第一影像幀F1的位置。以B-mode超音波影像以及都卜勒超音波為例，觀察區域A1例如是使用者選定來以都卜勒超音波檢測的區域，例如是觀察區域C中血液的流速以及流向。

在使用者藉由輸入界面140在第一影像幀F1選定觀察區域A1後，處理單元120取得觀察區域A1在第一影像幀F1中的位置X1。接著，處理單元120在第一影像幀F1中決定第一特徵區域B1，同時取得第一特徵區域B1的灰階特徵。處理單元120將觀察區域A1的中心位置X1至第一特徵 區域B1的中心位置X2決定為第一向量V1。

請參照圖3B，在取得第一向量V1後，由於檢測者手持檢測裝置時的位移，在第二影像幀F2取得第二特徵區域B2以及第二向量V2。具體而言，處理單元120在取得第一向量V1後經一段時間接著再自影像擷取元件110取得第二影像幀F2，並在第二影像幀F2中以第一特徵區域B1的灰階特徵找到第二特徵區域B2。處理單元120在觀察區域A1的中心位置X1和第二特徵區域B2的中心位置X3之間決定第二向量V2。

請參照圖3C，在取得第一向量V1和第二向量V2後，依據第二向量V2和第一向量V2之間的差值決定校正向量V3。處理單元120在取得與觀察區域A1的中心位置X1相關的第一向量V1和第二向量V2後，藉由算出他們的差異來得到校正向量V3，並根據此校正向量V3提供一校正指令。

請參照圖3D，在第三影像幀F3中，觀察區域A2可以根據校正向量V3校正。具體而言，當處理單元120取得上述的校正向量V3時，處理單元120可以根據校正向量V3校正觀察區域A1的位置，並將觀察區域A1校正為觀察區域A2。由於校正向量V3是根據影像幀中的特徵區域所產生，因此藉由本實施例的影像校正方法，觀察區域可以維持在使用者所要觀察的區域上，藉以提供良好的檢測效果。

進一步而言，本發明所提出的影像校正方法還可以藉由輪廓影像來決定第一特徵區域。圖4是本發明的一實施例中影像校正方法決定第一特徵區域的流程示意圖。請參照圖4，在本實施例的影像校正方法中，使用者決定觀察區域(步驟S11)後，取得觀察區域的中心位置(步 驟S12)。在取得觀察區域的中心位置(步驟S12)後，本實施例的影像校正方法自第一影像幀決定一輪廓影像(步驟S121)。具體而言，本實施例的影像校正方法以像素變化最大的區域作為特徵區域，藉由灰階形態學來選出灰階變化較強烈的區域。以數學上的形態學(Morphology)，本實施例的影像校正方法找出第一影像幀的邊界圖形，亦即找出第一影像幀中個圖形的輪廓以形成為輪廓圖形。

在取得第一影像幀的輪廓影像後，本實施例的影像校正方法以像素聯通方式對影像中的像素判斷(步驟S122)。由於本實施例的影像校正方法以灰階形態學取出影像中的輪廓圖形，藉由例如是八聯通的像素聯通方式可以將輪廓圖形區分為多個區塊，再將這些區塊中最大的一個定為第一特徵區域(步驟S13)。具體而言，藉由八聯通判斷輪廓影像(步驟S12)後，輪廓影像會有各自不同的像素聯通標誌，而這些像素中像素聯通標誌相同並被分為同一組的最大區域就會被決定為第一特徵區域。經由八聯通判斷將輪廓影像分區後，這些區域中像素數量最高的區域就是第一特徵區域。本實施例以八聯通為例，在其他實施例中更可以以四聯通或其他數量、形狀的像素聯通方式來判斷影像幀中的像素，本發明不限於此。

圖5是本發明一實施例的影像校正方法中決定第一特徵區域的另一流程示意圖。本發明實施例中的影像校正方法可以藉由斷開(open)影像或閉合(Close)影像來決定輪廓影像。請參照圖5，在本實施例的影像校正方法中，在決定觀察區域(步驟S11)以及取得觀察區域的中心位置(步驟S12)後，可以取得第一影像幀的斷開影像(步驟 S123)以及閉合影像(步驟S124)。上述的斷開影像以及閉合影像為灰階形態學中的影像處理方式，上述斷開影像為第一影像幀侵蝕(Erosion)後再膨脹(Dilation)後的影像；閉合影像為第一影像幀膨脹後再侵蝕的影像。藉由取得斷開影像減去閉合影像的絕對值，本實施例的影像校正方法可以取得輪廓影像(步驟S121)。藉著，再藉由八聯通判斷輪廓影像中的像素(步驟S122)，以在輪廓影像中決定第一特徵區域(步驟S13)。

另一方面，在本發明所提出的檢測裝置以及其所使用的影像校正方法中，灰階特徵是有關第一特徵區域所對應的部分第一影像幀中灰階分布、變化的特徵資訊。具體而言，本發明所提出的影像校正方法可以藉由灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)取得第一特徵區域所對應的部分第一影像幀的灰階特徵。換句話說，藉由取得第一特徵區域所對應的部分影像幀的灰度共生矩陣，本發明實施例所提出的影像校正方法可以在其他影像幀中根據此灰度共生矩陣找到第一特徵區域所對應的那部分影像幀，並藉由第一特徵區域的位置變化來校正觀察區域，藉以使檢測裝置可以提供良好的檢測功能。

本發明所提出的檢測裝置以及其所用的影像校正方法還可以將影像幀區分為多個子影像來校正觀察區域。圖6A至圖6D為本發明第二實施例的影像校正方法中影像幀的示意圖，其中為了清楚說明本實施例的影像校正方法，影像幀中的黑色區域或深色區域以陰影線繪示，部分圖形中省略繪示填色的部分，藉以清楚標示本發明中影像幀的各區域，其並非用以限定本發明。

請參照圖6A，在本發明第二實施例的影像校正方法中，影 像幀F4被區分為多個子影像F41、F42、F43、F44。詳細而言，在使用者在影像幀F4中決定觀察區域D1並取得中心位置X5後，本實施例的影像校正方法將影像幀F4區分為子影像F41、F42、F43、F44。請參照圖6B，本實施例的影像校正方法在子影像F41中取得特徵區域E11；在子影像F42中取得特徵區域E21；在子影像F43中取得特徵區域E31；在子影像F44中取得特徵區域E41。取得這些特徵區域E11、E21、E31、E41後，本實施例的影像校正方法根據觀察區域D1的中心位置X5決定第一向量V41、V42、V43以及V44，同時對這些特徵區域E11、E21、E31、E41中的影像幀取得灰階特徵。

具體而言，在本發明的第二實施例中，上述特徵區域E11、E21、E31以及E41的取得例如是可以藉由上述的灰階形態學的方式經由輪廓影像、八聯通判斷來決定這些區域，再找出這些區域所對應的影像幀中的影像，藉由取得這些部分的影像的灰度共生矩陣來作為上述的灰階特徵。

請參照圖6C，在另一張影像幀中，藉由上述的灰階特徵各自在子影像中找到第二特徵區域E12、E22、E32以及E42。根據觀察區域A1的中心位置X5，在此影像幀中可以決定多個第二向量V51、V52、V53以及V54。在本實施例中，在每個子影像中可以藉由第二向量和第一向量的差異來判斷觀察區域D1的校正方式，其中藉由第二向量V51和第一向量V41的差異、第二向量V52和第一向量V42的差異、第二向量V53和第一向量V43的差異以及第二向量V54和第一向量V44的差異可以提供校正向量來進行觀察區域D1的校正。

請參照圖6D，藉由上述的第二向量和第一向量的差異所得到的校正向量V6，本實施例的影像校正方法可以將觀察區域D1的中心位置X5校正為中心位置X6，並校正為觀察區域D2，以維持適當的觀察位置來提供良好的檢測效果。

圖7是本發明第二實施例中影像校正方法的流程示意圖。請參照圖7，在本實施例的影像校正方法在第一影像幀決定觀察區域(步驟S21)後，觀察區域的中心位置會在第一影像幀中決定(步驟S22)。在取得觀察區域的中心位置後將第一影像幀分割為子畫面(步驟S23)。

在本實施例中，第一特徵區域可以藉由輪廓影像取得。詳細而言，在分割出子畫面(步驟S23)後，本實施例的影像校正方法取得第一影像幀的輪廓影像(步驟S24)，並根據每個子畫面的輪廓影像決定第一特徵區域(步驟S25)。在取得這些第一特徵區域後，根據這些第一特徵區域的位置以及觀察區域的位置決定出複數個第一向量，同時再根據這些第一特徵區域所對應的部分子影像取得灰階特徵(步驟S26)，以作為後續校正觀察區域的依據。

在取得下一影像幀作為第二影像幀後，本實施例的影像校正方法根據灰階特徵找出第二影像幀中各子影像中的第二特徵區域(步驟S27)，並根據這些第二特徵區域決定複數個第二向量(步驟S28)。在取得這些第一向量和第二向量後，再根據這些第二向量和第一向量之間的差異來校正觀察區域的位置(步驟S29)，藉以使觀察區域在動態影像的影像幀中可以維持在適當的位置。

綜上所述，本發明所提出的影像校正方法可以校正觀察區 域在動態影像中的各個影像幀的位置。在使用者在一影像幀決定好觀察區域後，可以根據影像幀中特徵區域的位置以及觀察區域的位置來訂出第一向量，接著再在其他影像幀中尋找特徵區域，並根據特徵區域在其他影像幀中的位置來校正觀察區域在其他影像幀中的位置，藉以提供適當的影像校正方法。藉由特徵區域及其灰階特徵，本發明所提出的檢測裝置可以在每個影像幀中維持觀察區域在適當的位置，藉以提供良好的檢測功能。

S11~S17‧‧‧步驟

Claims (14)

1. 一種影像校正方法，用以校正一觀察區域在一動態影像的位置，該動態影像包括複數個影像幀，該影像校正方法包括：於該動態影像中的一第一影像幀中決定該觀察區域並取得該觀察區域在該第一影像幀中的一中心位置；自該第一影像幀決定該第一影像幀的部分為一第一特徵區域，該第一特徵區域具有一灰階特徵，其中該灰階特徵相較該第一影像幀的其他部分灰階強度變化較劇烈；取得該觀察區域在該第一影像幀中的中心位置至該第一特徵區域在該第一影像幀中的中心位置的一第一向量；在該動態影像中一第二影像幀以該灰階特徵尋找該第二影像幀的一第二特徵區域；取得該觀察區域在該第二影像幀中的中心位置至該第二特徵區域在該第二影像幀中的中心位置的一第二向量；以及以該第二向量與該第一向量之間的差值校正該觀察區域在一第三影像幀中的位置。
2. 如申請專利範圍第1項所述的影像校正方法，其中決定該第一特徵區域的步驟包括：自該第一影像幀決定一輪廓影像；自該輪廓影像決定該第一特徵區域，在該第一特徵區域中的部分該輪廓影像的像素具有相同的像素聯通標誌；以及自該第一特徵區域所對應的部分該第一影像幀取得該灰階特徵。
3. 如申請專利範圍第2項所述的影像校正方法，其中取得該輪廓影像的步驟包括：取得該第一影像幀的一斷開(open)影像以及一閉合(close)影像，其 中該斷開(open)影像為數位影像處理技術中形態學(morphology)的侵蝕(erosion)後再膨脹(dilation)的影像，該閉合(close)影像為該影像幀膨脹(dilation)後再侵蝕(erosion)的影像；以及將該斷開影像減去該閉合影像後取絕對值的影像決定為該輪廓影像。
4. 如申請專利範圍第2項所述的影像校正方法，其中決定該第一特徵區域的步驟還包括：以像素聯通的方法判斷將該輪廓影像區分為多個像素群；以及將該些像素群中像素數目最多的像素群決定為該第一特徵區域。
5. 如申請專利範圍第2項所述的影像校正方法，其中取得該灰階特徵的方法還包括：將該第一特徵區域所對應的部分該第一影像幀的灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)決定為該灰階特徵。
6. 如申請專利範圍第1項所述的影像校正方法，其中決定該至少一特徵區域的步驟還包括：將該第一影像幀區分為多個子影像；在每個該子影像中決定該特徵區域；在該第二影像幀以該灰階特徵尋找該第二特徵區域的步驟還包括：對應該第一影像幀的該些子影像將該第二影像幀區分為多個子影像；在每個該第二影像幀的子影像中以該灰階特徵尋找該第二特徵區域。
7. 如申請專利範圍第1項所述的影像校正方法，其中該動態影像為超音波影像，在該動態影像中的該影像幀決定該觀察區域後還包括：取得對應至該觀察區域中的部分該第一影像幀的都卜勒訊號。
8. 一種檢測裝置，用以檢測一生物體，該檢測裝置包括： 一影像擷取元件，自該生物體取得一動態影像，該動態影像包括複數個影像幀；一處理單元，連接至該影像擷取單元，該處理單元自該影像擷取元件取得該動態影像；一顯示單元，連接至該處理單元，該顯示單元用以顯示來自該處理單元的該動態影像；以及一輸入界面，連接至該處理單元，由該輸入界面自該動態影像的一第一影像幀決定一觀察區域；其中該處理單元在決定該觀察區域後，取得該觀察區域的中心位置；自該第一影像幀決定該第一影像幀的部分為一第一特徵區域，該第一特徵區域具有一灰階特徵，其中該灰階特徵相較該第一影像幀的其他部分灰階強度變化較劇烈；取得該觀察區域在該第一特徵區域中的中心位置至該第一特徵區域在該第一特徵區域中的中心位置的一第一向量；在該動態影像中一第二影像幀以該灰階特徵尋找該第二影像幀的一第二特徵區域；取得該觀察區域在該第二影像幀中的中心位置至該第二特徵區域在該第二影像幀中的中心位置的第二向量；該處理單元以該第二向量與該第一向量之間的差值校正該觀察區域在一第三影像幀中的位置。
9. 如申請專利範圍第8項所述的檢測裝置，其中該處理單元自該第一影像幀決定一輪廓影像；自該輪廓影像決定至少該第一特徵區域，其中在該第一特徵區域中的部分該輪廓影像的像素具有相同的像素聯通標誌；該處理單元自該第一特徵區域所對應的部分該第一影像幀取得該灰階特徵。
10. 如申請專利範圍第9項所述的檢測裝置，其中該處理單元取得該第一影像幀的斷開(open)影像以及閉合(close)影像；其中該斷開(open)影像為數位影像處理技術中形態學(morphology)的侵蝕(erosion)後再膨脹(dilation)的影像，該閉合(close)影像為該影像幀膨脹(dilation)後 再侵蝕(erosion)的影像；且該處理單元將該斷開影像減去該閉合影像後取絕對值的影像決定為該輪廓影像。
11. 如申請專利範圍第9項所述的檢測裝置，其中該處理單元以像素聯通判斷將該輪廓影像區分為多個像素群，並將該些像素群中像素數目最多的像素群決定為該第一特徵區域。
12. 如申請專利範圍第9項所述的檢測裝置，其中該處理單元將該輪廓影像區分為多個子影像，並在每個該子影像中決定該第一特徵區域；該處理單元在該第二影像幀以該灰階特徵尋找該第二特徵區域時，對應該第一影像幀的該些子影像將該第二影像幀區分為多個子影像；並在每個該第二影像幀的子影像中以該灰階特徵尋找該第二特徵區域。
13. 如申請專利範圍第9項所述的檢測裝置，其中該處理單元將該第一特徵區域所對應的部分該第一影像幀的灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)決定為該灰階特徵。
14. 如申請專利範圍第8項所述的檢測裝置，其中該影像擷取元件包括一超音波探頭，且該處理單元經該輸入界面在該動態影像中的該第一影像幀決定該觀察區域後，該處理單元自該超音波探頭取得對應至該觀察區域中的部分該第一影像幀的都卜勒訊號。

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