超声图像的渲染方法、装置及超声设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种超声图像的渲染方法、装置及超声设备。其中，渲染方法包括：获取第一分辨率的超声图像；其中，所述第一分辨率的超声图像是原始超声图像经光照模型处理后得到的；将所述第一分辨率的超声图像输入超声图像渲染模型中，以得到第二分辨率的超声图像；其中，所述第二分辨率大于所述第一分辨率，所述图像渲染模型是基于神经网络模型训练得到的。该方法将通过光照模型获得的所述第一分辨率的超声图像输入基于神经网络模型训练得到的超声图像渲染模型中，得到分辨率大于所述第一分辨率的超声图像，有效提升了超声图像渲染的质量。

Rendering method, device and ultrasonic equipment of ultrasonic image

【技术实现步骤摘要】
超声图像的渲染方法、装置及超声设备
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种超声图像的渲染方法、装置及超声设备。
技术介绍
目前，超声图像的渲染通常是基于光线透射算法，对超声图像进行处理，但是该算法通常受制于采样面以及输出图像的分辨率，通常来说，采样面越多，成像效果越好，但是计算量也越大，输出图像的分辨率越大，所需要的光线数量越多，也就越耗性能，当采用数量较少的采样面以及较高的输出图像分辨率时，最终的成像效果越差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种超声图像的渲染方法及渲染模型的训练方法，以解决超声图像渲染质量差的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种超声图像的渲染方法，包括：获取第一分辨率的超声图像；其中，所述第一分辨率的超声图像是原始超声图像经光照模型处理后得到的；将所述第一分辨率的超声图像输入超声图像渲染模型中，以得到第二分辨率的超声图像；其中，所述第二分辨率大于所述第一分辨率，所述图像渲染模型是基于神经网络模型训练得到的。本专利技术实施例提供的超声图像的渲染本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超声图像的渲染方法，其特征在于，包括：/n获取第一分辨率的超声图像；其中，所述第一分辨率的超声图像是原始超声图像经光照模型处理后得到的；/n将所述第一分辨率的超声图像输入超声图像渲染模型中，以得到第二分辨率的超声图像；其中，所述第二分辨率大于所述第一分辨率，所述图像渲染模型是基于神经网络模型训练得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种超声图像的渲染方法，其特征在于，包括：
获取第一分辨率的超声图像；其中，所述第一分辨率的超声图像是原始超声图像经光照模型处理后得到的；
将所述第一分辨率的超声图像输入超声图像渲染模型中，以得到第二分辨率的超声图像；其中，所述第二分辨率大于所述第一分辨率，所述图像渲染模型是基于神经网络模型训练得到的。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一分辨率的超声图像输入超声图像渲染模型中，以得到第二分辨率的超声图像，包括：
利用第一特征提取模块提取所述第一分辨率的超声图像的全局特征；
利用第二特征提取模块提取所述第一分辨率的超声图像的局部细节特征；
将所述全局特征与所述局部细节特征的对应元素相加，得到所述第一分辨率的超声图像的特征；
利用第一超分辨率模块对所述第一分辨率的超声图像的特征进行处理，以得到所述第二分辨率的超声图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用第一特征提取模块提取所述第一分辨率的超声图像的全局特征，包括：
利用至少一层第一卷积层对所述第一分辨率的超声图像进行全局特征提取，以得到所述全局特征。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用第二特征提取模块提取所述第一分辨率的超声图像的局部细节特征，包括：
利用下采样层对所述第一分辨率的超声图像进行下采样；
利用至少一层第二卷积层对下采样后的所述第一分辨率的超声图像进行局部特征的提取；
利用第二超分辨率模块对提取出的局部特征进行处理，以得到所述局部细节特征。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全局特征采用第一矩阵表示，所述局部细节特征采用第二矩阵表示；其中所述第一矩阵与所述第二矩阵的维数相等；其中，所述将所述全局特征与所述局部细节特征的对应元素相加，得到所述第一分辨率的超声图像的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪燕，过易，赵明昌，陆坚，
申请(专利权)人：无锡触典科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32