醫(yī)學(xué)超聲影像中的圖像融合應(yīng)用

摘要：醫(yī)學(xué)圖像融合的過(guò)程可以分為兩個(gè)步驟：圖像在空間域的配準(zhǔn)和融合圖像的創(chuàng)建。圖像配準(zhǔn)是圖像融合的先決條件，圖像配準(zhǔn)精度的高低直接決定著融合結(jié)果的質(zhì)量。小波變換理論將醫(yī)學(xué)超聲諧波圖像跟基波圖像進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，完成了這一過(guò)渡性研究，從而可以得到更為清晰的醫(yī)學(xué)超聲影像。小波變換理論主要是針對(duì)靜態(tài)圖像的，而對(duì)于實(shí)時(shí)超聲動(dòng)態(tài)圖像的結(jié)合方法研究將是當(dāng)前與未來(lái)一段時(shí)間的主要研究方向。其主要問(wèn)題在于動(dòng)態(tài)圖像的實(shí)時(shí)性，如何清晰顯示該圖像的每一刻動(dòng)態(tài)是人們關(guān)注的重點(diǎn)，也是該技術(shù)發(fā)展的主要內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)超聲影像；圖像融合；應(yīng)用前景

1 引言

數(shù)據(jù)融合（data fusion）是20世紀(jì)80年代逐漸形成與發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)自動(dòng)化綜合處理技術(shù)，其主要是依靠傳感器對(duì)信息進(jìn)行收集與整理，再通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整理結(jié)合，從而以數(shù)字或者圖像方法顯示出來(lái)的一種技術(shù)。圖像融合（image fusion）是將數(shù)據(jù)與相關(guān)處理技術(shù)進(jìn)行融合的一項(xiàng)技術(shù)，從目前圖像融合處理方法來(lái)將，其主要是根據(jù)不同探測(cè)器收集的圖像信息進(jìn)行整理與合并，從而得到一幅完整的圖片或者是相關(guān)場(chǎng)景。圖像融合技術(shù)的主要目的是通過(guò)對(duì)探測(cè)器收集的多幅圖片中的冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從多幅圖像中合并可靠性高的圖像，從而提升呈現(xiàn)圖像的可靠性與清晰度，對(duì)原始圖像進(jìn)行放大或者細(xì)致處理均可。圖像融合從數(shù)據(jù)處理方面可以說(shuō)是數(shù)據(jù)融合的延伸與發(fā)展，或者是分支，在圖像融合中應(yīng)用到了數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)方法，同時(shí)也根據(jù)圖像融合的特異性開(kāi)發(fā)出了新的圖像處理方法。本研究中就采用小波變換方法來(lái)專門(mén)針對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域超聲圖像進(jìn)行有機(jī)融合。實(shí)驗(yàn)所用圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理（濾波，對(duì)準(zhǔn)），圖1為基波圖像，圖2為二次諧波圖像。

2 小波變換理論下的圖像融合

醫(yī)學(xué)圖像融合的過(guò)程從圖像融合過(guò)程來(lái)講，可以分為2個(gè)主要步驟：①圖像的配準(zhǔn)；②圖像的創(chuàng)建。在2個(gè)步驟中，第一步驟是第二步驟的前提與基礎(chǔ)，圖像配準(zhǔn)精度如何直接決定了整個(gè)圖像融合質(zhì)量的高低。在20世紀(jì)90年代發(fā)展至今，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，圖像配準(zhǔn)相關(guān)研究也日益加深，不論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)的學(xué)者都針對(duì)圖像配準(zhǔn)做出了具有代表性的貢獻(xiàn)。Van den Elsen等人在1993年就針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法進(jìn)行詳盡分類，并做出了具體具有7個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)[5]。目前對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的融合方法大部分都是從變換域上的圖像編碼與壓縮技術(shù)發(fā)展演變而來(lái)，其融合步驟大致可以分為以下4個(gè)步驟：①把源圖像具有針對(duì)性變換到相應(yīng)變換域上；②在變換域上進(jìn)行設(shè)定選擇特征；③根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則創(chuàng)建融合圖像；④逆變換重建融合圖像。

小波變換在空間與頻率域上都存在一定的局域性，因此能夠?qū)D像信息進(jìn)行多元化的細(xì)化分析。目前關(guān)于小波變換方面的研究已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮，但是大部分的研究都局限于已有成果：熱圖像與可視圖像兩個(gè)方面，而對(duì)于其他方面則鮮有報(bào)道。小波變換技術(shù)應(yīng)用于圖像融合中有以下優(yōu)點(diǎn)：①經(jīng)小波分解后的圖像，在不同分辨率的細(xì)節(jié)信息之間是互相不影響的，這樣就可以將不同頻率范圍的信號(hào)進(jìn)行有機(jī)組合，根據(jù)不同組合會(huì)產(chǎn)生不同的融合圖像；②經(jīng)過(guò)小波分解后的圖像在不同分辨率上的能量與噪聲之間也不會(huì)相互干擾，大大提升圖像融合效率與質(zhì)量；③經(jīng)小波分解后的融合圖像上面的塊狀偽影比較容易消除，不會(huì)遺漏任何影響圖像質(zhì)量的瑕疵。整個(gè)小波變換圖像融合過(guò)程如下圖所示：

從上結(jié)構(gòu)圖我們可以看出，在小波融合圖像過(guò)程追蹤，整個(gè)融合的規(guī)則占據(jù)著十分重要的位置。當(dāng)在建立融合圖像的每個(gè)小波系數(shù)時(shí)，我們都應(yīng)該確定好哪幅源圖的小波系數(shù)對(duì)融合更為有效，同時(shí)將這個(gè)系數(shù)進(jìn)行有效保留并存入融合決策圖中。當(dāng)前較為常用的融合規(guī)則有以下2種：①基于像素的融合規(guī)則；②基于窗口的融合規(guī)則。其中基于像素的融合規(guī)則主要是針對(duì)不同源圖與位置之間的小波系數(shù)進(jìn)行考慮，其應(yīng)用技術(shù)主要為：交叉像素選擇法（從具體的源圖中小波系數(shù)矩陣?yán)锩嫦鄳?yīng)位置來(lái)選取最大的小波系數(shù)作為融合的小波系數(shù)，再將選好的小波系數(shù)進(jìn)行逆變，從而獲得相應(yīng)融合圖像）。這種處理方法主要要求在于圖像的邊緣敏感性，對(duì)圖像要求較為嚴(yán)格，一旦圖像邊緣相差過(guò)大，那么獲得的融合圖像則不能正常使用。基于窗口的融合規(guī)則相對(duì)于上一種規(guī)則則考慮到了相鄰的小波系數(shù)，將相應(yīng)位置的小波系數(shù)與相鄰小波系數(shù)都納入到考慮范圍內(nèi)。如以3×3窗口劃分，再確定融合相應(yīng)位置的小波系數(shù)，這種方法不但考慮了圖像像素還考慮到了與它相鄰像素的相關(guān)性，因此，總結(jié)起來(lái)講：基于窗口的融合規(guī)則實(shí)質(zhì)是降低了對(duì)邊緣的敏感性，擴(kuò)大了選擇性，因此該方法的難點(diǎn)就在于如何選擇窗口。在這一過(guò)程中我們可以將圖像當(dāng)做是由不同灰度等級(jí)的區(qū)域來(lái)構(gòu)成的，而每個(gè)物體邊緣都存在一定的特異性，不完全相同。邊緣是圖像基礎(chǔ)特征之一，其包含了有價(jià)值的目標(biāo)邊界信息，我們?cè)谔幚磉^(guò)程中只需要通過(guò)邊緣就能夠?qū)D像進(jìn)行相關(guān)的定位、識(shí)別與濾波等等操作。在這樣的理論下，我們可以先提取出源圖的邊緣并將其設(shè)定為固定參照物，以參照物為標(biāo)準(zhǔn)，圍繞相關(guān)圖像建立融合3×3窗口，再結(jié)合區(qū)域內(nèi)的圖像信息就能夠完成這一操作。目前關(guān)于邊緣的提取與檢測(cè)方法較多，其中灰度閾值法所提取的邊界是較為粗糙的，同時(shí)對(duì)圖像的閾值進(jìn)行選取也存在很大難度，該方法不能滿足圖像融合中對(duì)邊緣提取的基本要求；而邊緣算子使用方法較為成熟與頻繁，在眾多的邊緣算子中，CANNY對(duì)噪聲具有不敏感性，同時(shí)具有一定針對(duì)性，能夠針對(duì)弱邊界體現(xiàn)出優(yōu)越性能。所以，我們可以先用CANNY算子來(lái)對(duì)源圖的LL子矩陣邊緣進(jìn)行提取，該提取結(jié)果不但可以提供源圖中的位置還增強(qiáng)了邊緣信息，然后再用該邊緣信息產(chǎn)生區(qū)域段，產(chǎn)生區(qū)域圖（區(qū)域圖值的不同表示不同的區(qū)域）。然后將小波系數(shù)表中的高頻部分平均，從而生成不同區(qū)域的活動(dòng)等級(jí)，這樣我們可以得到更多的區(qū)域信息，如此，就能夠生成整個(gè)區(qū)域的活動(dòng)表。活動(dòng)表中較大的活動(dòng)值代表了區(qū)域間較多的信息，活動(dòng)值較小則說(shuō)明該區(qū)域間信息較少，這樣就能夠根據(jù)邊緣與區(qū)域圖和區(qū)域活動(dòng)表使用融合規(guī)則來(lái)進(jìn)行計(jì)算：①高活動(dòng)等級(jí)優(yōu)于低活動(dòng)等級(jí)；②邊緣的像素點(diǎn)優(yōu)于非邊緣像素點(diǎn)；③小區(qū)域優(yōu)于大區(qū)域。需要注意的一點(diǎn)為，在確定邊緣點(diǎn)的過(guò)程中要優(yōu)先考慮邊界點(diǎn)，再考慮其相關(guān)的像素點(diǎn)，從而避免決策圖中出現(xiàn)孤立點(diǎn)。

3 融合結(jié)果

根據(jù)以上所述對(duì)諧波圖像與基波圖像進(jìn)行融合處理，結(jié)果如下圖所示：

在常規(guī)的圖像處理過(guò)程中，我們常常要將得到的新圖像與源圖進(jìn)行對(duì)比，從而發(fā)現(xiàn)優(yōu)點(diǎn)，查看圖像是否存在質(zhì)量變化。我們對(duì)比2張圖像的常用方法有：峰值信噪比PSNR，圖像融合技術(shù)是目前應(yīng)用較為新穎的圖像處理方法，因此可以通過(guò)PSNR來(lái)確定處理前后圖像是否存在質(zhì)量方面的差異，從而判斷技術(shù)的優(yōu)劣性。

由于圖像融合是將幾幅不同的圖像經(jīng)處理后得到一幅包含源圖像中各個(gè)細(xì)節(jié)的圖像，因此該過(guò)程需要對(duì)2張?jiān)磮D與融合后圖像進(jìn)行PSNR計(jì)算（計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1）。處理結(jié)果表明基于區(qū)域的融合的方法是較為陷阱的，是有效的，對(duì)圖像質(zhì)量的提高有實(shí)質(zhì)性的幫助意義。

4 結(jié)論

本研究中就從小波變換理論為著手點(diǎn)來(lái)研究其在醫(yī)學(xué)超聲諧波圖像與基波圖像之間的融合，從而得到了較前2者更為清晰的圖像。小波變換理論主要是針對(duì)靜態(tài)圖像的，而對(duì)于實(shí)時(shí)超聲動(dòng)態(tài)圖像的結(jié)合方法研究將是當(dāng)前與未來(lái)一段時(shí)間的主要研究方向。其主要問(wèn)題在于動(dòng)態(tài)圖像的實(shí)時(shí)性，如何清晰顯示該圖像的每一刻動(dòng)態(tài)是人們關(guān)注的重點(diǎn)，也是該技術(shù)發(fā)展的主要內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1]石帥鋒.非剛性配準(zhǔn)方法研究及在超聲圖像上的應(yīng)用[D].東南大學(xué)，2012.

[2]劉貴棟，沈毅，王艷，等.圖像融合在醫(yī)學(xué)超聲影像中的應(yīng)用[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2005，26（8）：838-840.

編輯/哈濤