图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备。所述图像融合方法包括：通过获取第一医学图像中信息分布满足预设分布条件的区域作为参考图像，并根据参考图像获取第二医学图像中与参考图像满足相似度需求的区域作为目标图像，进而获取参考图像与目标图像之间的转换关系，以根据该转换关系对参考图像和目标图像进行拼接。通过上述方法即可实现对于进行拼接的参考图像和目标图像的针对性筛选，在确保图像内容有效性的同时排除了大量干扰信息，避免了冗余计算，提高了图像拼接的效率和准确性。的效率和准确性。的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]医学超声诊断技术是现代医学影像技术不可或缺的一部分，基于超声诊断技术得到的超声图像的信息量在各种医学信息中占有重要的地位。
[0003]受到超声探头宽度和扫描角度的限制，实时超声扫描视野有限，生成的图像视野狭小，不能完整地反映被观察组织。为解决这一问题，传统技术中通常将实时得到的超声图像分割成小的图像块，然后利用这些小的图像块分别与下一帧超声图像中切割的多个图像块进行配准，以将一帧一帧的超声图像拼接起来，形成视野宽广的超声宽景图像。
[0004]然而，传统技术中图像拼接过程耗时，且准确性较低。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备。
[0006]第一方面，本申请提供了一种图像拼接方法，包括：
[0007]获取第一医学图像的参考图像，参考图像表示第一医学图像中信息分布满足预设分布条件的区域；
[0008]根据参考图像获取第二医学图像中的目标图像，目标图像表示第二医学图像中与参考图像满足相似度需求的区域；
[0009]获取参考图像与目标图像之间的转换关系；
[0010]根据转换关系，对参考图像和目标图像进行拼接。
[0011]在其中一个实施例中，获取参考图像与目标图像之间的转换关系，包括：
[0012]构建第一目标函数；第一目标函数表征参考图像与目标图像配准处理后的配准误差、经转换关系转换后的参考图像和目标图像之间的函数关系；
[0013]在配准误差取最小值时，根据目标图像和参考图像求解第一目标函数，获取参考图像与目标图像之间的至少一个候选转换关系；
[0014]根据至少一个候选转换关系，确定参考图像与目标图像之间的转换关系。
[0015]在其中一个实施例中，配准误差包括角尺度误差，转换关系中包括旋转角度和缩放尺度；在存在多个候选转换关系的情况下，根据至少一个候选转换关系，确定参考图像与目标图像之间的转换关系，包括：
[0016]构建角尺度误差与转换关系之间的第二目标函数；
[0017]在角尺度误差取最小值，且配准误差取最小值时，求解第二目标函数得到目标图像的旋转角度值、参考图像的旋转角度值，以及目标图像相对参考图像的缩放尺度值；
[0018]根据目标图像的旋转角度值、参考图像的旋转角度值，以及缩放尺度值，从多个候
选转换关系中筛选转换关系。
[0019]在其中一个实施例中，若第一医学图像为图像采集过程中的第一帧医学图像，则参考图像为第一医学图像的中间区域图像；
[0020]若第一医学图像非图像采集过程中的第一帧医学图像，则参考图像为第一医学图像中的目标图像。
[0021]在其中一个实施例中，上述方法还包括：
[0022]根据图像采集过程中采集到的所有医学图像中每一帧医学图像和其他帧医学图像之间的转换关系，对所有医学图像进行拼接，得到初步拼接图像；
[0023]对初步拼接图像的噪声信息进行优化，得到优化后的优化拼接图像。
[0024]第二方面，本申请还提供了一种图像融合方法，包括：
[0025]获取候选医学图像序列；候选医学图像序列中包括多个候选医学图像；
[0026]获取采集到的各目标医学图像在候选医学图像序列中相匹配的医学图像，得到多个匹配候选医学图像；其中，目标医学图像和候选医学图像为不同类型的医学图像；
[0027]对多个匹配候选医学图像进行拼接，得到候选拼接图像；
[0028]将目标拼接图像与候选拼接图像进行融合，得到融合拼接图像；其中，目标拼接图像为采用上述任一项图像拼接方法将各目标医学图像进行拼接得到的。
[0029]在其中一个实施例中，获取采集到的各目标医学图像在候选医学图像序列中相匹配的医学图像，得到多个匹配候选医学图像，包括：
[0030]针对每一个目标医学图像，在候选医学图像序列中确定与目标医学图像满足相似度需求的初步候选医学图像；
[0031]对目标医学图像和初步候选医学图像进行匹配验证；
[0032]若匹配验证成功，则确定初步候选医学图像确定为目标医学图像的匹配候选医学图像。
[0033]在其中一个实施例中，对目标医学图像和初步候选医学图像进行匹配验证，包括：
[0034]确定目标医学图像与初步候选医学图像之间的转换关系；
[0035]根据目标医学图像与初步候选医学图像之间的转换关系确定当前配准误差；
[0036]若当前配准误差小于或等于误差阈值，则确定匹配验证成功。
[0037]第三方面，本申请还提供了一种图像拼接装置，包括：
[0038]参考确定模块，用于获取第一医学图像的参考图像，参考图像表示第一医学图像中信息分布满足预设分布条件的区域；
[0039]目标确定模块，用于根据参考图像获取第二医学图像中的目标图像，目标图像表示第二医学图像中与参考图像满足相似度需求的区域；
[0040]转换确定模块，用于获取参考图像与目标图像之间的转换关系；
[0041]拼接处理模块，用于根据转换关系，对参考图像和目标图像进行拼接。
[0042]第四方面，本申请还提供了一种图像融合装置，包括：
[0043]候选获取模块，用于获取候选医学图像序列；候选医学图像序列中包括多个候选医学图像；
[0044]候选匹配模块，用于获取采集到的各目标医学图像在候选医学图像序列中相匹配的医学图像，得到多个匹配候选医学图像；其中，目标医学图像和候选医学图像为不同类型
的医学图像；
[0045]候选拼接模块，用于获取多个匹配候选医学图像之间的候选拼接图像；
[0046]融合处理模块，用于将目标拼接图像与候选拼接图像进行融合，得到融合拼接图像；其中，目标拼接图像为采用上述任一项图像拼接方法将各目标医学图像进行拼接得到的。
[0047]第五方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
[0048]上述图像拼接方法、图像融合方法、装置和计算机设备中，通过获取第一医学图像中信息分布满足预设分布条件的区域作为参考图像，并根据参考图像获取第二医学图像中与参考图像满足相似度需求的区域作为目标图像，进而获取参考图像与目标图像之间的转换关系，以根据该转换关系对参考图像和目标图像进行拼接。通过上述方法即可实现对于进行拼接的参考图像和目标图像的针对性筛选，在确保图像内容有效性的同时排除了大量干扰信息，避免了冗余计算，提高了图像拼接的效率和准确性。
附图说明
[0049]图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
[0050]图2为一个实施例中图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一医学图像的参考图像，所述参考图像表示所述第一医学图像中信息分布满足预设分布条件的区域；根据所述参考图像获取第二医学图像中的目标图像，所述目标图像表示所述第二医学图像中与所述参考图像满足相似度需求的区域；获取所述参考图像与所述目标图像之间的转换关系；根据所述转换关系，对所述参考图像和所述目标图像进行拼接。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述参考图像与所述目标图像之间的转换关系，包括：构建第一目标函数；所述第一目标函数表征所述参考图像与所述目标图像配准处理后的配准误差、经所述转换关系转换后的参考图像和所述目标图像之间的函数关系；在所述配准误差取最小值时，根据所述目标图像和所述参考图像求解所述第一目标函数，获取所述参考图像与目标图像之间的至少一个候选转换关系；根据所述至少一个候选转换关系，确定所述参考图像与所述目标图像之间的转换关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配准误差包括角尺度误差，所述转换关系中包括旋转角度和缩放尺度；在存在多个候选转换关系的情况下，所述根据所述至少一个候选转换关系，确定所述参考图像与所述目标图像之间的转换关系，包括：构建所述角尺度误差与所述转换关系之间的第二目标函数；在所述角尺度误差取最小值，且所述配准误差取最小值时，求解所述第二目标函数得到所述目标图像的旋转角度值、所述参考图像的旋转角度值，以及所述目标图像相对所述参考图像的缩放尺度值；根据所述目标图像的旋转角度值、所述参考图像的旋转角度值，以及所述缩放尺度值，从多个候选转换关系中筛选所述转换关系。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，若所述第一医学图像为图像采集过程中的第一帧医学图像，则所述参考图像为所述第一医学图像的中间区域图像；若所述第一医学图像非图像采集过程中的第一帧医学图像，则所述参考图像为所述第一医学图像中的目标图像。5.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据图像采集过程中采集到的所有医学图像中每一帧医学图像和其他帧医学图像之间的转换关系，对所述所有医学图像进行拼接，得到初步拼接图像；对所述初步拼接图像的噪声信息进行优化，得到优化后的优化拼接图像。6.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取候选医学图像序列；所述候选医学图像序列中包括多个候选医学图像；获取采集到的各目标医学图像在所述候选医学图像序列中相匹配的医学图像，得到多个匹配候选医学图像；其中，所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：万祁，李传东，
申请(专利权)人：武汉联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：