圖像幾何變換的DSP算法研究與實(shí)現

B型超診斷儀是運用超聲傳導技術(shù)和超聲圖像診斷技術(shù)的一種醫療診斷儀器，它主要用亮度調制方式來(lái)顯示回波信號的強弱，反射回的時(shí)間反映掃描的深度，從而反映人體內部結構特征，也稱(chēng)作“斷層圖像” [1]。其中數字掃描變換的精度直接影響圖像的分辨率和幾何失真度，變換算法的復雜度直接影響圖像處理運算量和圖像處理的實(shí)時(shí)性，也直接影響后續圖像處理的質(zhì)量。
　DSP易于滿(mǎn)足圖像處理中運算量大、精度高、實(shí)時(shí)性強、數據傳輸速率高等要求。采用高速DSP芯片作為B超圖像數字掃描變換的核心數據處理單元，能很好地實(shí)現不同B超圖像處理算法，且能直觀(guān)、快速地觀(guān)察到變換結果，實(shí)用性強[2]。此外，對于一些新型的運算量較大的圖像處理系統，DSP也能很好地進(jìn)行擴展，從而使高速B超圖像處理系統得到廣泛的使用。對于一些新型的運算量較大的B超圖像處理系統，DSP也能很好地進(jìn)行擴展[3]。
1 圖像的幾何變換
　一個(gè)完整的B超系統如圖1所示[4]。

當B超探頭獲得激勵脈沖后發(fā)射超聲波，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間延遲，再由探頭接收反射回的回波信號，探頭接收反射回來(lái)的回波信號經(jīng)過(guò)濾波、對數放大等信號處理[5]，由DSC電路進(jìn)行數字變換形成數字信號,在CPU控制下進(jìn)一步進(jìn)行圖像處理，再同圖表形成電路和測量電路一起合成視頻信號送給顯示器形成B超圖像，也稱(chēng)二維黑白超聲圖像。B超的超聲探頭按形狀通?？煞譃榫€(xiàn)陣式和凸陣式。線(xiàn)陣式和凸陣式均用亮度表示回波信號的強弱，反射的時(shí)間長(cháng)短表示掃描的深度。線(xiàn)陣式B超探頭的形狀為矩形，掃描采集回來(lái)的信號為一個(gè)矩形，通過(guò)處理后可直接在顯示器上顯示。而凸陣式B超探頭為圓弧形，它接收到的回波信號為一個(gè)扇形的信號，需對它進(jìn)行幾何變換才能變?yōu)檫m合人眼觀(guān)察的圖像。線(xiàn)陣式和凸陣式回波信號的示意圖如圖2所示。

由圖2可知，凸陣式掃查方式比線(xiàn)陣式掃查方式的視野更大，且凸陣式的物理外形更與人體接近。凸陣式扇形掃查B超的前部為圓弧形，相應的B超圖像稱(chēng)為扇形圖像，即為一散形面，其中散角為凸陣兩邊陣之角度，散形中心為探頭弧線(xiàn)圓心，散形半徑則與探頭半徑和B超探測深度有關(guān)。換能器均勻分布在圓弧面上。許多陣元沿該圓弧面排列，此類(lèi)換能器中的陣元按順序發(fā)射和接收超聲波,這些超聲掃查線(xiàn)對應圖像存儲器的列地址，每條掃查線(xiàn)上的樣本對應圖像存儲器的行地址，采樣值依次寫(xiě)入圖像存儲器。
凸陣式扇形掃查的回波信號為一個(gè)扇形，可將它看做極坐標形式,圖3顯示出這種極坐標形式的采樣點(diǎn)與光柵掃描顯示像素的位置關(guān)系。從圖3中可見(jiàn)，B超所采集到的回波信號為一個(gè)極坐標形式的扇形面，而顯示器的像素分布為一個(gè)直角坐標的矩形。同時(shí)，從圖4中可以看出信號采樣點(diǎn)與顯示像素點(diǎn)的位置并不一一對應，相鄰掃查線(xiàn)之間還有很多空缺的像素點(diǎn)，這種現象在遠場(chǎng)尤為明顯[6]。設計DSP算法，根據空缺像素周?chē)幕夭ㄐ盘柌蓸拥慕浦?，并在顯示此圖像之前將這些近似值插入到相應的空缺處，使圖像均勻連續。同時(shí)，B超檢查對于圖像的質(zhì)量以及實(shí)時(shí)性要求都很高。要提高圖像質(zhì)量就要增加處理精度，以提高圖像的分辨率，但處理精度要求越高，則需存儲器字長(cháng)越長(cháng)（字長(cháng)越短，則圖像數字化時(shí)的量化誤差和量化噪聲均加大）,對相同大小的一幀圖像所需存儲器的容量越大。因此系統完成一幀圖像的數字處理所需時(shí)間加長(cháng)，使得系統的實(shí)時(shí)性得不到保證。而且，算法的復雜度和運算量也將直接影響到圖像的實(shí)時(shí)性。因此，必須通過(guò)設計相應的DSP算法以及運算精度來(lái)保證變換后的圖像的分辨率和實(shí)時(shí)性。

2 圖像幾何變換的DSP算法研究
B超是一種分辨率和實(shí)時(shí)性要求都很高的儀器，采用有效的DSP算法是提高B超整體性能的關(guān)鍵。不同的DSP算法運算量會(huì )有很大的差異,運算量越大，圖像越清晰，處理時(shí)間越長(cháng)?，F代DSP算法就是在分辨率和運算量之間尋找折中，典型的算法分為一維線(xiàn)性算法和二維線(xiàn)性算法。