[发明专利]一种相位解缠绕方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明的技术方案公开一种相位解缠绕方法、装置及可读存储介质，其中方法包括以下步骤：根据图像的缠绕相位图计算得到残差点分布图；根据图像的缠绕相位图计算得到相位质量图；用枝切线将残差点分布图中的残差点连接起来，并将残差点的质量降低N倍；将位于枝切线外的相位点设为高质量点；对高质量点进行解缠绕；利用局部多项式曲面拟合得到残差点的真实相位；根据真实相位对残差点进行解缠绕。本发明将残差点用枝切线连接起来去“平衡”极性，这样可以沿着不经过枝切线的区域先对高质量点进行解缠绕，即可避免解缠绕误差的生成和传递，接着修正获得残差点的真实相位后，再根据真实相位对残差点进行解缠绕，从而提高残差点解缠绕的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域技术领域，特别涉及一种相位解缠绕方法、装置及可读存储介质。

背景技术

在磁共振成像技术中，许多技术需要使用图像的相位信息，比如：化学位移成像、血液流动成像、磁共振温度成像和B0场成像等。然而，从复数磁共振数组中得到的相位数据通常被限定到(-π，π]区间内，为了得到真实的相位，必须加上或者减去k个2π值(k为整数)，这种得到真实相位的过程被称为相位解缠绕。大部分的相位解缠绕算法通常基于假设：真实的相位是平滑的，任意相邻两点间的相位差不大于π。事实上，由于图像中存在不连续区域，背景噪声以及相位快速变化区域的干扰和破坏，使得二维甚至更高维的相位的解缠绕变得困难。

从上世纪80年代开始，为了提高噪声免疫能力、加运算速度和提升解缠绕准确度，大量的相位解缠绕算法被国内外学者提出。这些算法大致可以分为以下两类：(1)最小范数算法和(2)路径跟随算法。

最小范数算法的核心是通过最小化真实相位的局部差分和缠绕相位的局部差分，以此拟合出真实的相位。在利用最小范数的解缠绕算法中，最简单的一种是最小二乘法拟合算法，使得真实相位与缠绕相位的差分的平方和最小。拟合真实相位的方法可以采用多项式拟合模型，马尔科夫模型等，这些模型的运用可以让复杂的解缠绕问题变为相对容易的数值计算问题。基于这些模型的最小二乘法解缠绕算法可以有效地应对图像的噪声问题，在质量不佳的区域仍然能拟合出较好的结果。最小二乘法可以通过引进权重值的方法加以改进，降低不连续区域或者噪声严重区域的权重，提高相位质量良好区域的权重，使得解缠绕的效果变得更好。基于模型的方法则可以通过使用局部模型得到进一步地改善，比如使用局部多项式拟合可以更加准确地拟合在相位图中的局部变化。但是基于最小二乘法解缠绕会因为穿过包含残差点的行为不连续区域，而造成局部误差的全局传播，进而导致全局误差，效果及稳定性差。

路径跟随算法的思想是：按照一定的路径去对相位图进行解缠绕，先解缠绕质量好的区域，再解缠绕质量差的区域，以此来避免质量差的区域对其余区域的干扰和错误的累计与传递。路径跟随算法大致可以分为三种类型：(1)路径依赖算法，(2)残差补偿算法，以及(3)质量图引导路径算法。路径依赖算法通过利用图像中边缘的位置和跳跃的相位步进来计算真实的相位偏差，让缠绕的相位加上或减去这个偏差即可。这种算法鲁棒性强但计算量太大。残差补偿算法通过计算图像数据中相邻4点的循环差分之和与2π的余数，判断是否存在残差点。如果存在残差点，就设置枝切线来连接残差点，利用泛洪算法，避开枝切线进行解缠绕。这种算法速度快，但不具有鲁棒性，容易产生由枝切线构成的闭合的无法解缠绕的区域，即“孤岛”区域。基于质量图引导的路径跟随算法首先获得一张相位的质量图，对质量图中的点的质量进行降序排列，先解缠绕质量图中质量最高的点，质量图中质量最低的点最后被解缠绕。这种算法在计算上非常高效，但是其结果严重依赖于质量图的质量。质量图的质量越差，解缠绕的效果就越差，稳定性差。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种相位解缠绕方法、装置及可读存储介质，旨在解决现有相位解缠绕方法效果及稳定性差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种相位解缠绕方法，其包括以下步骤：

根据图像的缠绕相位图计算得到残差点分布图；