台湾专利TW201309269A 超音波影像對齊裝置及其方法

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专利摘要:
本揭露提供一種超音波影像對齊裝置及其方法，適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像。所述裝置包括第一級處理模組、第二級處理模組與配準模組。第一級處理模組對超音波影像進行波束成形處理，以產生二個原始影像。第二級處理模組連接至第一級處理模組，用來對原始影像進行波封檢測與壓縮處理，以產生二個已成像影像。配準模組，連結於第一與第二級成像處理模組，分別取得原始影像的至少一特徵點的座標資訊作為影像對齊程序的初始值，並對已成像影像進行斑點減少處理，且利用已減少斑點的成像影像進行影像對齊程序。
公开号:TW201309269A
申请号:TW100129768
申请日:2011-08-19
公开日:2013-03-01
发明作者:Wei-Cheng Lu；Guo-Zua Wu
申请人:Ind Tech Res Inst；
IPC主号:G06T7-00

专利说明:
超音波影像對齊裝置及其方法
本揭露是有關於將兩個有重疊影像部分的超音波影像對齊的的超音波影像對齊處理裝置及其方法。
影像對齊處理(或作影像配準處理，image registration)在醫療影像的應用上是一個重要的處理技巧。例如影像融合(image fusion)，三維電腦斷層影像(CT)都需要影像對齊作為第一階段的影像處理。在處理超音波B-mode影像的影像對齊問題時，通常會發現超音波影像具有一個基本特性使得影像對齊難以處理，此即超音波影像的班點(speckle)。班點使得影像對齊處理架構中的優化(optimization)步驟難以達到全域最佳解(global optima)，只能找到區域最佳解(local optima)。
早期的影像對齊處理技術，主要是用來對齊不同取像方法(包含不同偵測器)所取得的影像。因此，這些現有技術都是在已經完成成像之後才開始進行影像對齊處理的運算。若在完成成像之後才開始影像對齊處理，超音波成像運算中可能會損失大量原始資料(raw data)，並且會壓低影像的動態範圍，使得雜訊對影像品質的影響增加。因此，如何提昇影像對齊處理的精確度與處理效率，確為本產業的主要議題。
本揭露提出一種超音波影像對齊處理裝置的示範性實施例。根據此示範性實施例，所提出的超音波影像對齊處理裝置適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，並包括：第一級成像處理模組、第二級成像處理模組與配準模組。第一級成像處理模組，用來對二個超音波影像進行一波束成形處理，以產生二個原始影像。第二級成像處理模組，連接至第一級成像處理模組，用來對二個原始影像進行波封檢測處理與壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像。另外，配準模組，連結於第一級成像處理模組與第二級成像處理模組，用來分別取得二個原始影像的一或多個特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的一或多個初始值，並對二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理，且利用二個已減少斑點的超音波影像進行一影像對齊程序。
本揭露提出一種超音波影像對齊方法。根據此示範性實施例，所提出的超音波影像對齊方法，適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，並包括下列步驟：對二個超音波影像進行波束成形處理，以產生二個原始影像。對此二個原始影像進行波封檢測處理與壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像；分別取得此二個原始影像的一或多個特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的一或多個初始值；對此二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理；以及利用此二個已減少斑點的超音波影像進行一影像對齊程序。
下文詳細地描述與圖附在一起之若干示範性實施例以進一步詳細描述本揭露。
現在將在下文參看繪示本揭露的部分而非全部實施例的隨附圖式更充分地描述本揭露的部分實施例。實際上，本揭露案的各種實施例可採用許多不同形式來體現，且不應被解釋為限於本揭露中闡明的實施例；相反地，此等實施例僅提供使得本揭露內容將滿足可適用的合法要求。全篇中同樣的參考數字代表同樣的元件。
本揭露提出一種超音波影像對齊處理裝置及其方法。本揭露主要基於超音波影像融合技術開發過程中，需要針對傳統B模式(B mode)超音波影像的特性，在現有影像對齊處理的方法，加入前處理技巧(pre-processing)來增強影像對齊的精確度。為了解決超音波影像中的班點使影像對齊處理架構中的優化(optimization)處理步驟難以達到全域最佳解的問題，提出了兩個處理程序。
第一處理程序就是利用分解超音波影像的信號中的特徵值，分解出具有特徵值的影像信號。舉例說明，特徵值例如為不同頻帶的特性，因此可藉由經驗模態分解方法(empirical mode decomposition，EMD)來分解出高頻信號並去除這些高頻信號，以達成影像平滑化的效果，並同時可以降低班點對於優化演算處理的影響。
第二處理程序就是選取最佳化過程的初始點，只要初始點選擇在好的範圍內，就可以得到全域最佳解。因此，本揭露利用萃取出超音波影像中的特徵點(例如，特別高亮度的小點，以及辨識此些高亮度小點的座標資訊)，並提供此些特徵點的座標資訊，做為超音波影像對齊處理過程中，不同來源影像的特徵點。這些來源影像的特徵點的相對位置的向量，可以用來當作影像對齊處理架構的優化處理程序的初始值。
由於本揭露的超音波影像對齊方法，從成像運算中的早期步驟就提取出特徵點的相關資訊，容易得到較完整的資訊。例如，超音波影像的亮暗對比值在尚未經過對數壓縮處理(log compression)運算時很大，若在沒有壓縮處理前先做亮部區域的切割，則可以得到較精確的動態範圍。據此可以降低雜訊對於超音波影像對齊處理的影響。
更清楚的說明，本揭露的超音波影像對齊方法在波束成形處理之後，尚未進行波封檢測與壓縮處理前，立即取得原始超音波影像進行特徵擷取運算，分別取得兩個原始超音波影像的特徵值物件進行辨識，並偵測這些特徵值物件的相對座標作為設定影像對齊程序最佳化運算的初始值。如此一來，可以減少影像對齊處理所需的迴圈次數，減少所需運算量，並增加影像對齊的準確率。另外，在影像對齊處理前，對於已成像的超音波影像還利用經驗模態分解方法來降低斑點(雜訊)對於兩張超音波影像相關度的不良影響。所提出的超音波影像對齊方法，主要特點在於超音波成像運算流程的波束成形處理之後就取出特徵點，來做為影像對齊運算中的初始值，此明顯與現有技術不同，並可以提昇現有超音波B模式影像的影像對齊處理的演算精確度，並據此減少所需運算量。
本揭露所提出之超音波影像對齊處理裝置的基本架構如圖1所示。圖1為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種超音波影像對齊處理裝置的功能方塊圖。請參照圖1，根據此示範性實施例，此超音波影像對齊處理裝置10適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，並包括：第一級成像處理模組11、第二級成像處理模組12與配準模組14(registration module)。
在本實施例中，第一級成像處理模組11，對需要進行超音波掃描的物件，進行兩次超音波影像掃描，並產生二個超音波影像。當測試人員或醫療服務人員進行超音波影像掃描時，由於移動超音波探測器(US probe)，連續性掃描產生的超音波影像會有重疊的影像部分。超音波影像對齊處理裝置10即用來對齊此二個超音波影像。
第一級成像處理模組11還用來對二個超音波影像進行一波束成形處理(beam-forming)，以產生二個原始影像。簡單的說明，由於所偵測的超音波信號為經由多個路徑的超音波回聲信號，而波束成形處理可以減少超音波回聲信號的時間差，使得所接收的超音波信號調整至對應同一個超音波探測信號。
第二級成像處理模組12，連接至第一級成像處理模組11，用來對二個原始影像進行一波封檢測處理(envelop detection)與一壓縮處理(或對數壓縮處理)，以產生二個已成像超音波影像(developed ultrasound images)。簡單的說明，波封檢測處理移除原本原始影像的高頻載波信號，壓縮處理則產生已壓縮的超音波影像。第二級成像處理模組12可以直接將壓縮的超音波影像直接輸出為「成像完成」的已成像超音波影像。
另外，配準模組14，連結於第一級成像處理模組11與第二級成像處理模組12，用來分別取得二個原始影像的一或多個特徵點的座標資訊作為一影像對齊(image registration)程序的一或多個初始值，並對二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理(speckle reduction)，且利用二個已減少斑點的超音波影像進行前述影像對齊程序。或者，配準模組14可直接地對二個已減少斑點的超音波影像進行前述影像對齊程序。
圖2為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種超音波影像對齊處理裝置的功能方塊圖。此超音波影像對齊處理裝置20更清楚地介紹超音波影像對齊處理裝置10的詳細技術內容。請參照圖2，此超音波影像對齊處理裝置20包括第一級成像處理模組11、第二級成像處理模組12與配準模組14。在本實施例中，配準模組14可以為硬體實現的功能模組。然而，本揭露並非限定於上述。
第一級成像處理模組11包括超音波探測器(US probe)112、類比前端處理單元114與波束成形單元116。第二級成像處理模組12包括波封檢測單元122、壓縮單元124與掃描轉換單元(scan converter)126。第一級成像處理模組11與第二級成像處理模組12為現有技術進行超音波影像對齊處理的必要組成元件。另外，本揭露提出在現有技術架構上，加上配準模組14，其主要包括兩個運算單元：特徵擷取單元(feature extraction unit)142與影像對齊單元(image registration unit)144。
特徵擷取單元142的輸入資料來源為第一級成像處理模組11進行波束成形處理的輸出信號。特徵擷取單元142將可處理尚未經過波封檢測處理與對數壓縮處理過之原始(影像)資料，提取適當的特徵值資料。舉例說明，特徵值資料可以為高亮度區域的座標值資訊，或是高密度區域的座標值資訊。然而本揭露並非限定於上述，還可以使用其他類型的影像特徵值資料。
舉例說明，特徵擷取單元142主要可以由兩個小功能單元所組成。第一個功能單元為高亮度區域分割模組(high level segmentation module)，其作用是切割出原始超音波影像中的高亮度區域。第二個功能單元可以為圓形偵測模組(circle detection module)，將前一級功能單元切割完之後所產生的高亮度區域，以圓形為單位計算出各圓形的圓心座標值與圓形的半徑，並且將座標值資訊輸出給影像對齊單元144作為初始值。
從另一角度來看，特徵擷取單元142，連接至第一級成像處理模組11，用來分別對所接收的兩個原始影像(原始超音波影像)進行一特徵擷取處理，以分別取得此些原始影像的一或多個特徵點的座標資訊作為影像對齊單元144之一影像對齊程序的一或多個初始值。據此，可協助影像對齊程序達成全域最佳解。另外，在兩個原始影像上擷取特徵點的數目需要相同，才能實現後續的影像對齊。
從另一角度來看，影像對齊單元144，連接至特徵擷取單元142與第二級成像處理模組12，用來對第二級成像處理模組12所產生的二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理，並利用特徵擷取單元142取得的一或多個初始值對此二個已成像超音波影像執行所述影像對齊程序。
影像對齊單元144的主要架構可參見圖3。圖3為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組14的功能方塊圖。請參照圖3，影像對齊單元144包含預處理單元(pre-processing unit)23、相似性估測單元(metric unit)24、轉換單元25與優化處理單元(optimization unit)26。預處理單元23的輸入影像至少有兩個，其中之一為固定影像(例如圖3中的第一影像21)，另外一個為可移動影像(例如圖3中的第二影像22)。預處理單元23分別對固定影像與可移動影像進行斑點減少處理，並分別輸出已減少斑點的影像至相似性估測單元24與轉換單元25。
預處理單元23可以包含經驗模態分解(EMD)處理單元(未繪示)，且前述斑點減少處理例如為二維的經驗模態分解。舉例說明，輸入預處理單元23的此兩個影像可經由輸入影像對齊單元144的一EMD經驗模態分解(EMD)處理單元(未繪示)，此EMD處理單元會對輸入的影像進行二維的經驗模態分解，並產生殘餘數值(residue)影像。另外，EMD處理單元可以選擇性地一次或多次回授殘餘數值影像，以重新進行一次循環或多次循環之二維的經驗模態分解，並選擇性地將最後一次產生的殘餘數值影像作為輸出值。在部份實施例中，為了達到處理時間與影像對齊的準確率之間的平衡，可選擇性地將第二次經驗模態分解處理所產生的殘餘數值影像，輸出給轉換單元25作為轉換處理的輸入值。
可移動影像經過經驗模態分解之後，輸入至影像對齊單元144的轉換單元25，其對經過預處理單元23提供的兩個影像的其中之一(或為一個可轉換影像)，進行轉換運算(或作轉換處理)。此轉換運算可對於影像做出平移運算，旋轉運算，縮放運算或非線性形變運算等，並將運算結果交由內插(interpolation)單元252做內插補足轉換運算所造成的空格像素部分。不過，此內插單元252並非必要單元。另外，相似性估測單元24將已轉換影像跟固定影像(或不可轉換影像)做相似性估測(metric)運算。相似性估測單元24會決定(判定)這兩張影像的相似程度數值(metric value)，常用的相似程度比對運算為絕對差值的總合(sum of absolute difference)或是互信息(mutual information)等，但本揭露並非限定於上述。相似性估測單元24將相似程度數值輸出給優化處理單元26，其主要藉由由兩張影像的相似程度數值的變化，來決定(選擇)轉換單元25的參數該如何調整，以達到影像對齊處理流程的全域最佳解。
另外，在其他實施例中，配準模組14可以為軟體實現的功能模組。因此，超音波影像對齊處理裝置20還可以包括一處理器模組(未繪示)與一記憶體模組(未繪示)。記憶體模組可以包括用來執行配準模組14的程序、軟體、韌體、命令與程式片段，由處理器模組執行後，實現配準模組14各組成元件的功能。此即，處理器模組執行記憶體模組內分別對應於特徵擷取單元142與影像對齊單元144的程序、軟體、韌體、命令與程式片段，即可實現前述有關特徵擷取單元142與影像對齊單元144的功能。介紹完配準模組14的組成元件與運作原理之後，以下概略介紹第一級成像處理模組11與第二級成像處理模組12的組成元件。
請返回參見圖2，第一級成像處理模組11包括超音波探測器112、類比前端處理單元114與波束成形單元116。超音波探測器112，用來取得二個超音波影像。類比前端處理單元114，連接至超音波探測器112，用來將二個超音波影像轉換為二個數位超音波影像。另外，波束成形單元116，連接至特徵擷取單元142與第二級成像處理模組12，用來分別對已轉換的二個數位超音波影像進行波束成形處理，以分別產生二個原始影像(或作原始超音波影像)。此二個原始影像尚未經過波封檢測處理與壓縮處理，因此保留了較多個特徵值物件(例如，高頻信號、高密度區域或高亮度區域)，以及較精確的動態範圍。
請繼續參見圖2，第二級成像處理模組12包括波封檢測單元122、壓縮單元124與掃描轉換單元126。波封檢測單元122，連接至第一級成像處理模組11的波束成形單元116，用來對二個原始影像進行波封檢測處理，以去除此二個原始影像的高頻載波信號，並取得原始影像的輪廓。壓縮單元124，連接至波封檢測單元122，用來對已去除高頻載波信號的此二個原始影像進行一壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像。由於此壓縮處理之輸入動態範圍與輸出動態範圍的關係近似對數曲線，此壓縮處理又可稱為對數壓縮處理。另外，掃描轉換單元126，連接至壓縮單元124與影像對齊單元144，以輸出此二個已成像超音波影像，至此即為「成像完成」。影像對齊單元144則同時接收此二個已成像超音波影像。此外，視實際影像顯示畫面的需要，掃描轉換單元126可轉換已成像超音波影像的座標系，例如將極座標(polar coordinate system)轉換為直角座標(cartesian coordinate system system)。
圖4A為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組的部份功能方塊圖。請同時參照圖3與圖4A，配準模組14所包括的影像對齊單元144包括預處理單元23、相似性估測單元24、轉換單元25與優化處理單元26。預處理單元23，包含經驗模態分解(EMD)處理單元(未繪示)，用來分別對此二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理，以產生一可轉換影像與一不可轉換影像(或作固定影像)。舉例說明，預處理單元23由掃描轉換單元126接收第一影像21與第二影像22，其中第一影像21可以為不可轉換影像，而第二影像22可以為可轉換影像。可轉換影像為可以進行平移運算、旋轉運算、縮放運算或非線性形變運算的影像。預處理單元23將第一影像21進行斑點減少處理231，以產生第三影像35，並輸出此第三影像35給相似性估測單元24。相類似地，預處理單元23將第二影像22進行斑點減少處理232，以產生第四影像36，並輸出此第四影像36給轉換單元25。在此實施例中，所述的斑點減少處理231、232是由EMD處理單元完成。
轉換單元25，連接至預處理單元23，用來對可轉換影像進行一轉換處理，並輸出一已轉換影像。所述的轉換處理包括一平移運算、一旋轉運算、一縮放運算或一非線性形變運算。相似性估測單元24，連接至預處理單元23與轉換單元25，用來由預處理單元23接收此不可轉換影像，並由轉換單元25接收已轉換影像，並判定此兩個影像之間相似程度數值。此即，相似性估測單元24判斷不可轉換影像與已轉換影像之間的相似程度數值，且輸出此相似程度數值給優化處理單元26。優化處理單元26，連接至相似性估測單元24與轉換單元25，並根據所取得的相似程度數值，來決定(或調整)轉換單元25的一或多個參數。
圖4B為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組的部份功能方塊圖。請同時參見圖3與圖4B，配準模組14所包括的特徵擷取單元142，對於從波束成形單元116輸入的二個原始影像(例如，第一原始影像31與第二原始影像32)分別進行特徵擷取處理(例如，特徵擷取處理1421、1422)，並取得二個原始影像上一或多個特徵值的對應座標資料(例如，座標資訊37、38)，且輸出此一或多個特徵值的對應座標資料給優化處理單元26。
圖5A為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種特徵擷取處理程序的示意流程圖。特徵擷取單元142對於經過波束成形處理的原始影像51(例如，第一原始影像31與第二原始影像32的其中之一)所進行的特徵擷取處理可以包括：分別對此二個原始影像的其中之一，進行一高頻率面積切割處理(步驟52)，以產生一或多個特徵點。接著，分別偵測一或多個特徵點的座標(步驟53)，並輸出一或多個特徵點的座標資訊54。另外，在步驟53中偵測一或多個特徵點的座標的方式，可以為在每一個高頻率面積區域中，畫出一個圓形，並取此圓形內高頻率特徵點對應的座標位置的平均值，作為對應此高頻率面積區域的座標資訊。
圖5B為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種特徵擷取處理程序的示意流程圖。特徵擷取單元142對於經過波束成形處理的原始影像56(例如，第一原始影像31與第二原始影像32的其中之一)所進行的特徵擷取處理可以包括：分別對此二個原始影像的其中之一，進行一高亮度面積切割處理(步驟57)，以產生一或多個特徵點。接著，分別偵測一或多個特徵點的座標(步驟58)，並輸出一或多個特徵點的座標資訊59。另外，在步驟58中偵測一或多個特徵點的座標的方式，可以為在每一個高亮度面積區域中，畫出一個圓形，並取此圓形的圓心作為對應此高亮度面積區域的座標資訊。然而，圖5A與圖5B僅作為解說之用的示範實施例，本揭露並非限定於圖5A與圖5B的特徵擷取處理方式，還可以進行其他方式的特徵擷取處理。
圖6為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種斑點減少處理程序的示意流程圖。請同時參照圖2、圖3與圖6在本實施例中，預處理單元23還對從掃描轉換單元126輸入的二個已成像超音波影像61，分別進行二維的一經驗模態分解處理(EMD)(步驟62)，以產生多個本質模態函數(intrinsic mode functions，IMF)63，並同時產生一或多個殘餘數值影像64。另外，在一次或多次回授殘餘數值影像64至經驗模態分解處理程序後，重新進行相同的二維的經驗模態分解處理後，以輸出最後一次產生的殘餘數值影像64至影像對齊單元144的轉換單元25，作為為轉換單元25的輸入值。舉例說明，在部份實施例中，為了達到處理時間與影像對齊的準確率之間的平衡，可選擇性地將第二次經驗模態分解處理所產生的殘餘數值影像，輸出給轉換單元25作為轉換處理的輸入值。
圖7為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種超音波影像對齊方法的流程圖。在實施例中，此超音波影像對齊方法，適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，並包括下列步驟：對二個超音波影像進行波束成形處理，以產生二個原始影像(步驟S702)；對此二個原始影像進行波封檢測處理與壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像(步驟S704)；分別取得此二個原始影像的一或多個特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的一或多個初始值(步驟S706)；對此二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理(步驟S708)；以及利用此二個已減少斑點的超音波影像進行一影像對齊程序(步驟S710)。
圖8為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種影像對齊程序的流程圖。此影像對齊程序更清楚介紹步驟S710中的詳細技術內容，並包括下列步驟：分別對二個已成像超音波影像進行一斑點減少處理，以產生一可轉換影像與一不可轉換影像(步驟S802)；對可轉換影像進行一轉換處理，並產生一已轉換影像(步驟S804)；判定不可轉換影像與已轉換影像之間的一相似程度，且產生一相似程度數值(步驟S806)；以及根據此相似程度數值決定轉換處理的一或多個參數(步驟S808)。此影像對齊程序並將此參數或該等參數回饋到步驟S804，使得步驟S804所產生之轉換影像能夠在步驟S806之相似性估測得到更相似的結果。此一回饋流程在步驟S806所估測得到之相似性高於預設閥值(threshold value)時可停止，或者當在步驟S806所估測得到之相異性低於另一預設閥值時可停止前述回饋流程。
圖9為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種特徵擷取處理程序的流程圖。此特徵擷取處理程序包括：分別對二個原始影像進行一高頻率面積切割處理，以分別產生一或多個特徵點(步驟S902)；以及分別偵測此一或多個特徵點的座標，並產生一或多個特徵點的座標資訊(步驟S904)。
圖10為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種特徵擷取處理程序的流程圖。此特徵擷取處理程序包括：分別對二個原始影像進行一高亮度面積切割處理，以分別產生一或多個特徵點(步驟S1002)；以及分別偵測一或多個特徵點的座標，並產生此一或多個特徵點的座標資訊(步驟S1004)。
圖11為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種斑點減少處理程序的流程圖。此斑點減少處理程序包括：對二個已成像超音波影像進行二維的經驗模態分解處理，以產生一或多個殘餘數值影像(步驟S1102)；回授殘餘數值影像並重新進行相同的二維的經驗模態分解處理(步驟S1104)；將經驗模態分解處理所產生的一或多個殘餘數值影像輸出給轉換處理程序，作為轉換處理的輸入值(步驟S1106)。此斑點減少處理程序可迭代式回授所產生的一或多個殘餘數值影像，以重新進行二維的經驗模態分解處理，並在一次或多次回授所產生的殘餘數值影像重新進行二維的經驗模態分解處理之後，輸出最後一次經驗模態分解處理所產生的殘餘數值影像作為轉換處理的輸入值。在部份實施例中，為了達到處理時間與影像對齊的準確率之間的平衡，可選擇性地將第二次產生的殘餘數值影像，輸入轉換處理程序，作為轉換處理的輸入值。
然而本揭露並非限定於上述圖11的流程，在其他實施例中，步驟S1104為非必要步驟。因此，本揭露所提出的斑點減少處理程序可在步驟S1102之後，直接進行步驟S1106。此即，在沒有回授殘餘數值影像的情況下，直接將只做一次經驗模態分解處理所產生的殘餘數值影像，輸出到轉換單元作為轉換處理的輸入值。
綜上所述，根據本揭露的多個示範性實施例，提出超音波影像對齊處理裝置及其方法。藉由在波束成形處理之後，尚未進行波封檢測與壓縮處理前，立即取得原始超音波影像進行特徵擷取運算，分別取得兩個原始超音波影像的特徵值物件進行辨識，並偵測這些特徵值物件的相對座標作為設定影像對齊程序最佳化運算的初始值。如此一來，可以減少影像對齊處理所需的迴圈次數，減少所需運算量，並增加影像對齊的準確率。此外還在影像對齊處理前，對於已成像的超音波影像利用經驗模態分解方法來降低斑點(雜訊)對於兩張超音波影像相關度的不良影響。
雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，故本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
10、20．．．超音波影像對齊處理裝置
11．．．第一級成像處理模組
12．．．第二級成像處理模組
14．．．配準模組
112．．．超音波探測器
114．．．類比前端處理單元
116．．．波束成形單元
122．．．波封檢測單元
124．．．壓縮單元
126．．．掃描轉換單元
142．．．特徵擷取單元
1421、1422．．．特徵擷取處理
144．．．影像對齊單元
21．．．第一影像
22．．．第二影像
23．．．預處理單元
231、232．．．斑點減少處理
24．．．相似性估測單元
25．．．轉換單元
252．．．內插單元
26．．．優化處理單元
31．．．第一原始影像
32．．．第二原始影像
37．．．座標資訊
38．．．座標資訊
51、56．．．經過波束成形處理的原始影像
54、59．．．座標資訊
61．．．超音波影像
64．．．殘餘數值影像
52、53、57、58、62、63、S702～S710、S802～S808、S902～S904、S1002～S1004、S1102～S1106．．．步驟
圖1為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種超音波影像對齊處理裝置的功能方塊圖。
圖2為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種超音波影像對齊處理裝置的功能方塊圖。
圖3為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組的功能方塊圖。
圖4A為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組的部份功能方塊圖。
圖4B為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種配準模組的部份功能方塊圖。
圖5A為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種特徵擷取處理程序的示意流程圖。
圖5B為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種特徵擷取處理程序的示意流程圖。
圖6為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種斑點減少處理程序的示意流程圖。
圖7為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種超音波影像對齊方法的流程圖。
圖8為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種影像對齊程序的流程圖。
圖9為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種特徵擷取處理程序的流程圖。
圖10為根據本揭露一示範性實施例所繪示另一種特徵擷取處理程序的流程圖。
圖11為根據本揭露一示範性實施例所繪示一種斑點減少處理程序的流程圖。
11．．．第一級成像處理模組
12．．．第二級成像處理模組
14．．．配準模組

权利要求:
Claims (22)
[1] 一種超音波影像對齊處理裝置，適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，其包括：一第一級成像處理模組，用來對該些超音波影像進行一波束成形處理，以產生二個原始影像；一第二級成像處理模組，連接至該第一級成像處理模組，用來對該些原始影像進行一波封檢測處理與一壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像；以及一配準模組，連結於該第一級成像處理模組與該第二級成像處理模組，用來分別取得該些原始影像的至少一特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的至少一初始值，並對該些已成像超音波影像進行一斑點減少處理，且利用該些已減少斑點的超音波影像進行該影像對齊程序。
[2] 如申請專利範圍第1項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該配準模組包括：一特徵擷取單元，連接至該第一級成像處理模組，用來分別對該些原始影像進行一特徵擷取處理，以取得該些原始影像的該至少一特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的該至少一初始值；以及一影像對齊單元，連接至該特徵擷取單元與該第二級成像處理模組，用來對該些已成像超音波影像進行一斑點減少處理，並利用該至少一初始值對該已成像超音波影像執行該影像對齊程序。
[3] 如申請專利範圍第2項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該第一級成像處理模組包括：一超音波探測器，用來取得該些超音波影像；一類比前端處理單元，連接至該超音波探測器，用來將該些超音波影像轉換為二個數位超音波影像；以及一波束成形單元，連接至該特徵擷取單元與該第二級成像處理模組，用來對該些數位超音波影像進行該波束成形處理，以產生該些原始影像。
[4] 如申請專利範圍第2項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該第二級成像處理模組包括：一波封檢測單元，連接至該第一級成像處理模組，用來對該些原始影像進行該波封檢測處理，以去除該些原始影像的高頻載波信號；一壓縮單元，連接至該波封檢測單元，用來對已去除高頻載波信號的該些原始影像進行該壓縮處理，以產生該些已成像超音波影像；以及一掃描轉換單元，連接至該壓縮單元與該影像對齊單元，以輸出該些已成像超音波影像。
[5] 如申請專利範圍第2項所述的超音波影像對齊處理裝置，該影像對齊單元包括：一預處理單元，分別對該些已成像超音波影像進行該斑點減少處理，以產生一可轉換影像與一不可轉換影像；一轉換單元，連接至該預處理單元，用來對該可轉換影像進行一轉換處理，並輸出該已轉換影像；一相似性估測單元，連接至該預處理單元與該轉換單元，用來接收該不可轉換影像與該已轉換影像，並判定該不可轉換影像與該已轉換影像之間的一相似程度數值，且輸出該相似程度數值；以及一優化處理單元，連接至該相似性估測單元與該轉換單元，並根據該相似程度數值決定該轉換單元的至少一參數。
[6] 如申請專利範圍第2項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該特徵擷取處理包括：分別對該些原始影像進行一高頻率面積切割處理，以產生該至少一特徵點；以及分別偵測該至少一特徵點的座標，並輸出該至少一特徵點的座標資訊。
[7] 如申請專利範圍第2項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該特徵擷取處理包括：分別對該些原始影像進行一高亮度面積切割處理，以產生該至少一特徵點；以及分別偵測該至少一特徵點的座標，並輸出該至少一特徵點的座標資訊。
[8] 如申請專利範圍第5項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該轉換處理包括一平移運算、一旋轉運算、一縮放運算或一非線性形變運算。
[9] 如申請專利範圍第5項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該優化處理單元還連接至該特徵擷取單元，並接收該特徵擷取單元輸出的該至少一初始值作為該影像對齊程序的初始值。
[10] 如申請專利範圍第5項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該預處理單元還對該些已成像超音波影像進行二維的經驗模態分解處理，並產生至少一殘餘數值影像，且至少一次回授該至少一殘餘數值影像並重新進行該二維的經驗模態分解處理後，輸出該經驗模態分解處理所產生的該至少一殘餘數值影像至該轉換單元。
[11] 如申請專利範圍第5項所述的超音波影像對齊處理裝置，其中該預處理單元還對該些已成像超音波影像進行一二維的經驗模態分解處理，以產生一殘餘數值影像，並輸出該經驗模態分解處理所產生的該殘餘數值影像至該轉換單元。
[12] 一種超音波影像對齊方法，適用於對齊有部份重疊的二個超音波影像，其包括：對該些超音波影像進行一波束成形處理，以產生二個原始影像；對該些原始影像進行一波封檢測處理與一壓縮處理，以產生二個已成像超音波影像；分別取得該些原始影像的至少一特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的至少一初始值；對該些已成像超音波影像進行一斑點減少處理；以及利用該些已減少斑點的超音波影像進行該影像對齊程序。
[13] 如申請專利範圍第12項所述的超音波影像對齊方法，其中分別取得該些原始影像的該至少一特徵點的座標資訊的步驟包括：分別對該些原始影像進行一特徵擷取處理，以取得該些原始影像的該至少一特徵點的座標資訊作為一影像對齊程序的該至少一初始值。
[14] 如申請專利範圍第12項所述的超音波影像對齊方法，其中利用該些已減少斑點的超音波影像進行該影像對齊程序的步驟包括：利用該至少一初始值對該已成像超音波影像執行該影像對齊程序。
[15] 如申請專利範圍第12項所述的超音波影像對齊方法，其中對該些超音波影像進行該波束成形處理的步驟包括：取得該些超音波影像；將該些超音波影像轉換為二個數位超音波影像；以及對該些數位超音波影像進行該波束成形處理，以產生該些原始影像。
[16] 如申請專利範圍第12項所述的超音波影像對齊方法，其中對該些原始影像進行該波封檢測處理與該壓縮處理的步驟包括：對該些原始影像進行該波封檢測處理，以去除該些原始影像的高頻載波信號；以及對已去除高頻載波信號的該些原始影像進行該壓縮處理，以產生該些已成像超音波影像。
[17] 如申請專利範圍第12項所述的超音波影像對齊方法，其中該影像對齊程序包括：分別對該些已成像超音波影像進行該斑點減少處理，以產生一可轉換影像與一不可轉換影像；對該可轉換影像進行一轉換處理，並產生該已轉換影像；判定該不可轉換影像與該已轉換影像之間的一相似程度數值，且產生該相似程度數值；以及根據該相似程度數值決定該轉換處理的至少一參數。
[18] 如申請專利範圍第13項所述的超音波影像對齊方法，其中該特徵擷取處理包括：分別對該些原始影像進行一高頻率面積切割處理，以產生該至少一特徵點；以及分別偵測該至少一特徵點的座標，並產生該至少一特徵點的座標資訊。
[19] 如申請專利範圍第13項所述的超音波影像對齊方法，其中該特徵擷取處理包括：分別對該些原始影像進行一高亮度面積切割處理，以產生該至少一特徵點；以及分別偵測該至少一特徵點的座標，並產生該至少一特徵點的座標資訊。
[20] 如申請專利範圍第17項所述的超音波影像對齊方法，其中該轉換處理包括一平移運算、一旋轉運算、一縮放運算或一非線性形變運算。
[21] 如申請專利範圍第17項所述的超音波影像對齊方法，其中該斑點減少處理包括：對該些已成像超音波影像進行二維的經驗模態分解處理，並產生至少一殘餘數值影像，且至少一次回授該至少一殘餘數值影像並重新進行該二維的經驗模態分解處理後，將該經驗模態分解處理所產生的該至少一殘餘數值影像作為該轉換處理的輸入值。
[22] 如申請專利範圍第17項所述的超音波影像對齊方法，其中該斑點減少處理包括：對該些已成像超音波影像進行一二維的經驗模態分解處理，以產生一殘餘數值影像，且將該經驗模態分解處理所產生的該殘餘數值影像作為該轉換處理的輸入值。

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