用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法
文献发布时间：2024-01-17 01:27:33
技术领域
本发明涉及一种用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法。
背景技术
目前，常规超声成像，高频超声系统提供超高的图像分遍率，主要应用在皮肤，小动物临床前实验(大鼠，小鼠，兔子，斑马鱼)，眼科等应用领域。对于这些解剖结构，物理尺寸较小，测量区域比较狭小，当遇到图像组织结构层次比较多且比较密集，边界比较难界定的情况；在进行测量时，往往选择不准确，误差比较大，导致获得的数据不够准确，容易造成用户误判。由于可操作范围的狭小，操作比较困难，对同一区域的操作可重复性不强。
现有超声系统测量操作，通常是在原始图像上进行的，不能进行放大操作，某些产品在测量操作时，可以进行放大，但需要根据不同图像手动设置倍数，且放大后的效果也不理想，容易造成用户误判。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，包括以下步骤：
步骤1：扫查图像；
步骤2：测量；
步骤3：通过计算实现放大倍数，其中，实现放大倍数的算法过程如下：
步骤31：求图像梯度，采用梯度公式的离散形式，其公式如下，
步骤32：由于图像的尺寸是离散形式，邻近位置的最小距离单位为1像素，即可以将公式(1)简化为公式(2)，简化如下：
其中，f(x)代表图像上某位置的像素值；
f(x-1)为它的某临近像素点的像素值；
f'(x)是该位置的图像梯度值；
步骤33：通过计算梯度找图像边缘；
a、先做平滑处理：使用平滑滤波器去噪，使图像信号变得平滑；
b、对平滑后的信号求导，取极值；
c、通过Matlab(或OpenCV)的regionprop函数的BoundingBox属性找到包含该连通区域的最小矩形；
d、设定阈值，根据一定范围内连通区域的最小矩形的面积，来确定放大倍数；
e、裁剪目标区域的图像数据；
f、将裁剪后的目标区域图像以指定的放大倍数在放大镜窗口中显示；
步骤4：改变放大倍数，如果不需要再次放大图像，则直接进入步骤6；
步骤5：更新放大图像；
步骤6：显示。
优选地，所述的用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，平滑处理
1、对平滑核求导；
2、卷积相乘，卷积公式(3)如下；
3、将不同σ值高斯核对图像平滑去噪后，再对图像求导。
优选地，所述的用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，步骤d中，一定范围内是指以光标为中心，长宽一定的矩形区域，其中，长宽一定为设定长度。
优选地，所述的用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，在放大倍数中，最小矩形的面积越小，设置放大倍数越大。
优选地，所述的用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，最小矩形为计算面积大于平均值减去一个标准偏差的区域。
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
本发明能实现自动调节放大倍数的功能，在测量时，根据图像梯度不同，能够准确识别图像边缘，并根据目标区域内最小矩形面积的大小，来设置不同的放大倍数。把不同图像的目标区域自动实时放大到合适倍数，能够增加采集测量数据的精度，为用户的准确判断提供了有力保障。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明的流程图；
图2是本发明不同σ值高斯图像求导后的图像；
图3是本发明光标在一位置不同的放大效果图(左下为测量放大区域，右为测量区域)；
图4是本发明光标另一在不同位置不同的放大效果图(左下为测量放大区域，右为测量区域)。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
实施例
如图1至图4所示，用于在超声系统测量时对目标区域放大的方法，包括以下步骤：
步骤1：扫查图像；
步骤2：测量；
步骤3：通过计算实现放大倍数，其中，实现放大倍数的算法过程如下：
步骤31：求图像梯度，采用梯度公式的离散形式，其公式如下，
步骤32：由于图像的尺寸是离散形式，邻近位置的最小距离单位为1像素，即可以将公式(1)简化为公式(2)，简化如下：
其中，f(x)代表图像上某位置的像素值；
f(x-1)为它的某临近像素点的像素值；
f'(x)是该位置的图像梯度值；
步骤33：通过计算梯度找图像边缘；
a、先做平滑处理：使用平滑滤波器去噪，使图像信号变得平滑；
b、对平滑后的信号求导，取极值；
其中，平滑处理
1、对平滑核求导；
2、卷积相乘，卷积公式(3)如下；
3、将不同σ值高斯核对图像平滑去噪后，再对图像求导；
c、通过Matlab(或OpenCV)的regionprop函数的BoundingBox属性找到包含该连通区域的最小矩形；
d、设定阈值，根据一定范围内连通区域的最小矩形的面积，来确定放大倍数；
e、裁剪目标区域的图像数据；
f、将裁剪后的目标区域图像以指定的放大倍数在放大镜窗口中显示；
步骤4：改变放大倍数，如果不需要再次放大图像，则直接进入步骤6；
步骤5：更新放大图像；
步骤6：显示。
本发明中步骤d中，一定范围内是指以光标为中心，长宽一定的矩形区域，其中，长宽一定为设定长度。
本发明中在放大倍数中，最小矩形的面积越小，设置放大倍数越大。
本发明中最小矩形为计算面积大于平均值减去一个标准偏差的区域。
求图像梯度：图像梯度计算的是图像的边缘信息，图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值(近似导数值)
对图像梯度不同的图像，通过相应算法可以自动确定放大倍数，从而使目标区域可以自动放大到合适的倍数。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，术语“水平”、“竖直”等术语并不表示要求部件绝对水平或竖直，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。