[发明专利]二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法

权利要求书

1.二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、确认种子点：选择感兴趣区域ROI，再从感兴趣区域ROI的位移估计点中选择候选点集；计算候选点集中候选点及其四个邻域点的后验概率值，和5个点最大后验概率值的和MPPS及最大绝对位移差；根据设定的阈值、最大后验概率值的和MPPS及最大绝对位移差判断感兴趣区域ROI内的候选点是否为种子点；

步骤二、引导搜索，位移估计：通过种子点的选取后将确定初始的已知位移点集、内点集IP和边界点集BP，在确定的边界点集内选择具有最大后验概率值的点作为活动增长点，根据活动增长点的位移，进行引导搜索，再根据活动增长点的位置以及位移选定邻域和搜索范围进行位移估计；

步骤三、局部位移拟合：以位移估计点为中心进行局部位移拟合；位移估计和拟合估计完成后将产生新的边界点添加到已知位移点集中；在活动增长点的相邻点集中，那些位移最初未知的点现在转化为已知位移点，已知位移点集中边界点集更新，产生新的边界点集；估计完成后，活动增长点由边界点集成员变为内点集成员，继续上述步骤直到所有的未知点集成员转变成已知位移点集成员；

步骤四、计算应变图像：通过对超声弹性运动位移场进行差分计算得到超声应变弹性图像。

2.根据权利要求1所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，所述后验概率值的计算过程如下：

A、根据块匹配互相关信息计算先验概率；

B、计算似然函数；

C、根据先验概率和似然函数计算后验概率；

式中：Pr(U_X)代表先验概率，U_X是匹配块在xy位置处的位移；表示似然函数，其中是相邻匹配块的位移，在二维超声运动位移估计中相邻匹配块选取的是当前估计块的四领域，表示{U_x':X'∈N_x}；Pr(U_X′|U_X)表示当匹配块在xy位置处的位移为U_X时，相邻块在x′y′位置处的位移为U_X′的概率，V_X′为相邻匹配块在X′位置处的位移，||V_X′-U_X||²表示两点之间的距离，式中σ_u的取值为经验值；

D、再根据如下公式计算最大后验概率值的和MPPS；

式中：公式中u，v表示候选点的位置，Pr表示该点的后验概率值，公式执行条件m＝0或者n＝0限制了累加过程为中心候选点及其四邻域。

3.根据权利要求2所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，其中候选点的块匹配互相关信息通过相似性度量方法获取。

4.根据权利要求2所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，其中似然函数的计算用邻域值的概率密度表示。

5.根据权利要求2所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，其中先验概率的计算过程为：相似性度量图像转化得到概率密度图像；互相关匹配最大值所对应的区域是相似性最大的区域；概率值应该为大于等于零的数，所以要将所有的相似性度量的值都变为正数；将相似性度量的值进行归一化处理。

6.根据权利要求1所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，所述步骤一中的种子点的判断依据为候选点和邻域点的最大后验概率和是否大于所设阈值和最大绝对位移差是否小于所设阈值。

7.根据权利要求1所述的二维联合局部位移拟合的区域增长贝叶斯运动追踪方法，其特征在于，所述步骤二中确定初始的已知位移点集、内点集IP和边界点集BP的具体过程为：将所有初始种子都放置在一组已知的位移点集中，其余的感兴趣区域ROI将称为未知的位移点集，在已知位移点集中，内点集IP为所有邻域都在已知位移点集中的点，其余的已知位移点为边界点BP。