[發明專利]全局匹配優化的超聲圖像三維重建方法

有效

• 申請號: 201410543394.5
• 申請日: 2014-10-15
• 公開（公告）號: CN104306021A
• 公開（公告）日: 2015-01-28
• 發明（設計）人: 楊健;叢偉建;劉越;王涌天;艾丹妮
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: A61B8/00
• 分類號: A61B8/00
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 仇蕾安

1.全局匹配優化的超聲圖像三維重建方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步：讀取超聲探頭實時采集的二維超聲圖像，獲取二維超聲圖像的大小、間隔兩個參數；

第二步：通過空間定位來跟蹤定位每一幅二維超聲圖像的空間位置，并獲取每一幅二維超聲造影圖像與超聲三維數據的相對位置關系；

第三步：遍歷二維超聲圖像中每一個像素，將像素灰度值賦值給超聲三維數據中的體素；

第四步：遍歷超聲三維數據，獲取體素空缺區域，并檢測其邊界；

第五步：計算空缺區域邊界上每一個體素的修補權重系數；

第六步：遍歷整幅超聲三維數據，尋找與修補權重系數最大的模塊最匹配的模塊，修補權重系數最大的模塊，完成超聲三維數據的重建。

2.如權利要求1所述的全局匹配優化的超聲圖像三維重建方法，其特征在于，第四步中，根據canny算子檢測得到超聲三維數據中空缺區域的邊界。

3.如權利要求1或2所述的全局匹配優化的超聲圖像三維重建方法，其特征在于，第五步中所述的體素的修補權重系數由該體素所在模塊的灰度變化強度決定。

4.如權利要求2所述的全局匹配優化的超聲圖像三維重建方法，其特征在于，Canny算子檢測的具體方法如下：

Stepl：用高斯濾波器對圖像濾波，以消除圖像中的噪聲；

Step2：對濾波后圖像中的每個像素，計算其梯度幅值和方向；

Step3：對梯度幅值進行非極大值抑制，圖像上(i,j)點處幅值A(i,j)的大小不能確定該點是否為邊緣點，需要采用非極大值抑制確定邊緣點，即細化幅值圖像中的屋脊帶，保留幅值局部變化最大的點；

Step4：用雙閾值算法檢測和連接邊緣，對非極大值抑制幅值進行閾值化，得到邊緣陣列圖像。