[发明专利]基于DSP进行超声图像平滑处理程序的优化方法

说明书

技术领域

本发明属于超声图像处理技术领域。

背景技术

数字图像处理技术作为利用计算机对图像进行处理，提高图像质量或者提取有效信息的一种技术和方法，逐渐成为一个新兴的学科，研究范围涉及到图像变换、图像增强和复原、图像编码压缩、图像描述、图像分类和图像分割等的数字图像处理技术由于自身处理方法灵活、便于传输等优点被应用于通讯、医疗和宇宙探索遥感等诸多领域。

超声的声波频率在20000赫兹以上，超出人类能听到的声音频率上限，在医学上用超声检测不仅价格低廉而且对人体没有伤害，最重要的是它利用超声的物理特性和人体组织器官的声学差异来描述组织器官的情况，可以通过图像形式来显示，帮助人们尽早发现和治疗疾病，对人类健康做出了重大的贡献。利用超声成像的技术在临床医学中使用广泛，已经成为现代临床医学诊断中不可缺少的方法，超声图像的质量影响着医生对病人体内情况的判断。而在超声图像采集和传输过程中会受到电磁波干扰等造成的外界干扰和摄像头热噪声等造成的内部干扰。这些干扰使图像质量下降、变得模糊、特征被淹没，噪声干扰医生对病人体内组织器官的判断，对于图像分析十分不利。随着超声技术的发展，其在医学上的应用越来越多的被人们接受和采用，同时，人们对超声设备的要求也就更高，对超声显示的图像质量要求也随之增高，所以超声图像的处理技术越来越被更多人重视，越来越多的人参与到这项研究之中。

可以消去图像噪声提高图像质量的图像平滑成为了图像增强技术中的重要研究对象，平滑模块出现在了很多有关图像处理的软件中。针对不同图像的需求，有多种常见的平滑处理算法，好的图像处理算法不仅能去除噪声还能较好的保留图像边缘使边缘线条明晰并且细节分明。不断有人提出好的平滑处理算法，但是针对不同的图像还没有通用的最好的算法，不同图像偏重点不同，适用的方法自然不同，所以在处理超声图像时要选择合适的算法。

图像处理最早被应用在20世纪20年代，20世纪50年代的电子计算机已经发展到一定水平，随之而来的是数字图像处理的出现，到20世纪60年代初期，形成了数字图像处理学科，在这一时期，作为数字图像处理重要组成部分的图像平滑研究也形成了。早期的图像处理是基于人类视觉的，以改善图像的视觉效果为目的。1964年，美国喷气推进实验室(JPL)使用图像处理技术处理了航天探测器发回的月球照片，首次实际应用图像处理技术获得成功，随后他们又用更复杂的方法处理了几万张航天探测器发回的照片，推动了数字图像处理学科的诞生。在二十世纪八十年代之前，数字信号处理还只是在理论阶段，由于技术限制很难应用到实际中，直到二十世纪七十年代末八十年代初，AMI公司发布了第一个单片可编程DSP，理论才逐渐被应用到低成本的实践中。1980年，为解决早期图像平滑技术因假设图像为平稳随机场而对图像进行线性滤波导致图像边缘模糊的缺陷，J.S.Lee首先提出了图像的自适应平滑算法，随后出现了多种改进的图像自适应平滑算法。现有图像平滑处理存在速度慢且效率低的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有超声图像平滑处理速度慢且效率低的的问题，本发明提供一种基于DSP进行超声图像平滑处理程序的优化方法。

本发明的基于DSP进行超声图像平滑处理程序的优化方法，

所述超声图像平滑处理程序是基于DSP实现的，所述优化方法包括：

步骤一：根据需求设计超声图像平滑处理的算法，根据设计的算法利用C语言编写超声图像平滑处理程序；

步骤二：找出编写的超声图像平滑处理程序中效率低的部分，采用中值滤波法对效率低的部分进行优化，获得优化后的部分，判断优化后的部分是否满足要求，若是，则结束，若否，则转入步骤三；

步骤三：对步骤二中优化后的部分编写线性汇编，使线性汇编后的满足要求。

所述步骤二中，找出编写的超声图像平滑处理程序中效率低的部分的方法为：

使用C6000编译器的profile命令来找出编写的超声图像平滑处理程序中效率低的部分。

所述步骤二中，采用中值滤波法对效率低的部分进行优化的方法包括：

所述方法采用两层循环实现：

步骤二一：选取3*3窗口，使每行3个元素按降序排列，窗口向下滑动，则窗口中每一时刻的3行元素都是降序排列，第一列都是每行的大数，第二列是中间数，第三列是小数；

步骤二二：找到第一列中最小值h_min，第二列中的中间值m_mid，第三列的最大值l_max；