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【发明授权】一种基于稀疏重构的超声图像重构方法_江南大学_201810927140.1 

申请/专利权人:江南大学

申请日:2018-08-15

公开(公告)日:2023-03-14

公开(公告)号:CN109087246B

主分类号:G06T3/40

分类号:G06T3/40;G06T5/00

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.03.14#授权;2019.01.18#实质审查的生效;2018.12.25#公开

摘要:本发明公开了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括:利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号,通过参考回波信号构造得到过完备字典,利用过完备字典对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号,再将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像;可以提高图像的横纵向分辨率,可以快速有效的观察到样品内部的微缺陷的位置、尺寸和分布情况。

主权项:1.一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,其特征在于,所述方法包括:利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号;获取参考回波信号,利用所述参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,包括:基于Gabor函数对所述参考回波信号进行拟合,得到所述构造字典中的字典原子,Gabor函数为其中,g表示所述构造字典中的字典原子,sr是缩放参数,fr是频域参数,ur是平移参数,A表示所述字典原子归一化使用的幅值,t表示时间,所述缩放参数、频域参数和平移参数基于所述参考回波信号确定;所述参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号;将所述构造字典扩展为过完备字典,包括将所述构造字典中的字典原子的缩放参数向下扩展为0.5sr:0.05sr:sr,将所述频域参数向下扩展为0.5fr:0.05fr:fr,将所述平移参数拓展到整个时域空间为1:1:M,M为所述超声回波时域信号的长度,得到所述过完备字典,所述过完备字典中包括m个字典原子,m为正整数;利用所述过完备字典中的m个字典原子对所述待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,根据所述稀疏分解系数和所述过完备字典重构得到超声回波时域信号;将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成所述待测样品的重构超声图像。

全文数据:一种基于稀疏重构的超声图像重构方法技术领域本发明涉及图像处理技术领域,尤其是一种基于稀疏重构的超声图像重构方法。背景技术高频超声在构件内部传播时遇到不同界面将有不同的反射信号回波,利用这一特性,可以通过高频超声扫描样品从而得到样品的高频超声扫描图像,从而对样品内的微缺陷进行检测。但实际应用时,待检测的样品通常比较微小,样品内的微缺陷的尺寸更为微小,接收到的信号中来自于微结构和材料晶界所产生的噪音相互混杂,可能会掩盖某些缺陷的回波,从而极大地限制了微缺陷的检测与识别。因此为了提高检测与识别的准确性,需要对获取到的高频超声扫描图像进行图像处理,目前针对自然图像已经有较为成熟的去模糊技术和超分辨技术,但缺乏针对高频超声扫描图像的类似处理技术,且高频超声扫描图像与自然图像有很大的区别,一方面其边界模糊的原理并没有明确的阐述,这就需要对超声成像理论进一步的开展研究,另一方面高频超声扫描图像中没有自然图像那么丰富的纹理特征,其图像较为简单,边缘变化较少,因此也无法直接将自然图像的处理方法应用到高频超声扫描图像上。发明内容本发明人针对上述问题及技术需求,提出了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,该方法针对高频超声扫描图像,可以实现对超声时域信号、B-scan以及三维信号的分解重构,为实现更加快速且高效的微小缺陷检测提供了方法。本发明的技术方案如下:一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,该方法包括:利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号;获取参考回波信号,利用参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号;将构造字典扩展为过完备字典,过完备字典中包括m个字典原子,m为正整数;利用过完备字典中的m个字典原子对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号;将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像。其进一步的技术方案为,利用参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,包括:基于Gabor函数对参考回波信号进行拟合,得到构造字典中的字典原子,Gabor函数为:其中,g表示构造字典中的字典原子,sr是缩放参数,fr是频域参数,ur是平移参数,A表示字典原子归一化使用的幅值,t表示时间,缩放参数、频域参数和平移参数基于参考回波信号确定。其进一步的技术方案为,将构造字典扩展为过完备字典,包括:将构造字典中的字典原子的缩放参数向下扩展为0.5sr:0.05sr:sr,将频域参数向下扩展为0.5fr:0.05fr:fr,将平移参数拓展到整个时域空间为1:1:M,M为超声回波时域信号的长度,得到过完备字典。其进一步的技术方案为,利用过完备字典中的m个字典原子对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,包括:初始化稀疏分解系数x0=0、残差r0=y-D*x0=y、解的支撑集y是超声回波时域信号,D是过完备字典;对于第k次迭代,将过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集表示过完备字典中的字典原子,i为参数且1≤i≤m,利用临时支撑集计算r=||y-DStemp*pinvDStemp*y2得到各个字典原子对应的残差,k为参数且k的起始值为1;将临时支撑集中使计算得到的残差最小的字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到第k次迭代的支撑集,利用第k次迭代的支撑集计算xk=pinvDSk*y更新稀疏分解系数;判断是否达到迭代终止条件,若达到迭代终止条件,则迭代终止并得到稀疏分解系数;若未达到迭代终止条件,则令k=k+1,并重新执行对于第k次迭代,将过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集的步骤。其进一步的技术方案为,将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像,包括:将稀疏表征后的超声回波时域信号按照空间位置绘制在一起,形成类B-scan图的二维的重构图像;将类B-scan图的二维的重构图像进行组合形成待测样品的三维的重构超声图像。本发明的有益技术效果是:本申请针对现有高频超声检测微小缺陷的图像处理方法的不足,公开了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,本申请与自然图像处理不同,对相应的去模糊模型以及算法参数进行了调整,本申请构建Gabor过完备字典,该字典提高了稀疏表征的稀疏性,降低了计算速率,利用该字典对待测样品的超声检测所获得的超声回波时域信号进行稀疏重构,进而对B-san图像以及三维图像实现重构,可以提高图像的横纵向分辨率,可以快速有效的观察到微缺陷的位置、尺寸和分布情况。附图说明图1是本申请公开的基于稀疏重构的超声图像重构方法的方法流程图。图2a是实验例1中,原始的超声回波时域信号与重构后的超声回波时域信号的对比。图2b是实验例1中的稀疏表征结果中的支撑集原子示意图。图2c是实验例1中的稀疏表征结果中的另一个支撑集原子示意图。图2d是实验例1中的稀疏分解系数的示意图。图3a是实验例2中的微缺陷界面的C扫描图像示意图。图3b是实验例2中根据原始的超声回波时域信号构成的类B扫二维图像的示意图。图3c是实验例2中的稀疏分解系数绝对值的结果。图3d是实验例2中重构得到的类B扫描二维图像的示意图。图4a是实验例3中的稀疏分解系数的示意图。图4b是实验例3中重构得到的三维的重构超声图像。图4c是实验例3中扫描得到的三维图像的示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。本申请公开了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,请参考图1,该方法包括如下步骤:步骤一,利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号。具体的,配置高纯度的去离子水作为耦合介质,将待测样品完全浸没在去离子水中,超声探头的焦平面设置在待测样品的底面并进行扫描,保存扫描过程中全部位置的超声回波时域信号。步骤二,获取参考回波信号,利用参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,其中,参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号,是一种理想状态下的回波时域信号,具体的:1、选取远大于超声探头的平面作为理想无限大平面。2、使用超声探头通常是230MHz对该理想无限大平面进行检测,获取理想无限大平面的表面回波信号作为参考回波信号。3、基于Gabor函数对参考回波信号进行拟合,获得一组参数sr,fr,ur,从而得到构造字典中的字典原子,Gabor函数为:其中,g表示构造字典中的单个字典原子,sr是缩放参数,fr是频域参数,ur是平移参数,A表示字典原子归一化使用的幅值,t表示时间,缩放参数sr、频域参数fr和平移参数ur是基于参考回波信号确定的。步骤三,将构造字典扩展为过完备字典,过完备字典中包括m个字典原子,m为正整数,每个字典原子的长度为n,n为整数且n<m。具体的,将步骤二中拟合得到的缩放参数sr向下扩展为0.5sr:0.05sr:sr,将频域参数fr向下扩展为0.5fr:0.05fr:fr,将平移参数ur拓展到整个时域空间为1:1:M,M为超声回波时域信号的长度,所得到的Gabor字典即为过完备字典D。步骤四,利用过完备字典D中的m个字典原子对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号。具体的:1、输入超声回波时域信号和过完备字典D,设定迭代终止条件,迭代终止条件根据实际需要设定。2、初始化迭代参数,包括初始化稀疏分解系数x0=0、残差r0=y-D*x0=y、解的支撑集其中,y是实际获取到的超声回波时域信号,D是过完备字典,表示空集。3、迭代求解,具体如下:1、扫描:对于第k次迭代,将过完备字典D中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集Sk-1中得到临时支撑集表示过完备字典D中的字典原子,i为参数且1≤i≤m,k为参数且k的起始值为1。利用临时支撑集Stemp计算r=||y-DStemp*pinvDStemp*y||2得到各个字典原子对应的残差,其中,pinv表示表示求矩阵的伪逆矩阵。2、更新支撑集:将临时支撑集Stemp中使得计算得到的残差最小的字典原子加入第k-1次迭代的支撑集Sk-1中,更新并得到第k次迭代的支撑集Sk。3、更新解:在第k次迭代的支撑集Sk下,计算xk=pinvDSk*y,从而更新稀疏分解系数。4、判断是否达到预先配置的迭代终止条件。若达到迭代终止条件,则迭代终止并得到最终的稀疏分解系数;若未达到迭代终止条件,则令k=k+1,并重新执行上述1继续进行迭代求解。4、输出结果,在得到最终的稀疏分解系数后,利用该最终的稀疏分解系数和过完备字典进行一维的超声回波时域信号的重构,重构得到的超声回波时域信号为yK=D*xK,其中,yK表示重构得到的超声回波时域信号,xK表示迭代得到的最终的稀疏分解系数。步骤五,将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像。本申请对二维图像和三维图像都有良好的重构效果,对于二维图像,在利用上述各个步骤重构得到各个位置对应的超声回波时域信号后,将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置绘制在一起,形成类B-scan图的二维的重构超声图像。对于三维图像,在同二维图像一样形成类B-scan图的二维的重构超声图像后,再将各个类B-scan图的重构图像按照空间位置进行组合形成待测样品的三维的重构超声图像。在本申请的实际应用过程中,待测样品内部通常包括微缺陷,则通过上述方法获取待测样品的重构超声图像后,可以直观的观察到待测样品内部的微缺陷的分布情况,且相较于原始的超声回波时域信号,重构得到的超声回波时域信号很好的去除了噪音的干扰,突出反映了各个界面的反射回波信号,从而有效的提高断面扫描下的微缺陷位置识别准确性,以及提高识别效率。申请人还通过以下实际实验证明了上述方法的可行性与准确性,具体的,申请人先制备了一系列内部带有微缺陷的实验样品,制备过程如下:1、备片:使用直径为4寸的钨圆片作为制备材料,对钨片进行双面机械抛光,处理成厚度为500±100μm、Ra表面粗糙度低于0.1μm的样品。2、沉积掩膜:利用磁控溅射法在金属钨表面沉积一层厚度为3μm铝薄膜作为掩膜。3、掩膜规则化:采用干法刻蚀在掩膜上覆盖规则化的图形。4、ICP刻蚀:采用SF6六氟化硫对钨进行刻蚀,刻蚀深度为50μm。5、去除掩膜,使用切割机将钨圆片切割成10mm*10mm的实验样品。利用上述步骤1-5可以制备得到一系列的实验样品,这些实验样品内部的微缺陷的尺寸可以在10μm-100μm不等。在制备得到实验样品后,可以通过扫描电子显微镜SEM对实验样品进行扫描获得缺陷样品图片,以对内部微缺陷有直观了解,并方便后续与重构超声图像进行比对。同时,利用上述方法对实验样品进行重构,本申请的效果可以进一步通过ComsolMultiphysics进行模拟仿真以及实验说明,请参考如下三个实验例:实验例1:该实验例用于验证本申请对一维的超声回波时域信号有良好的重构性能。本试验在ComsolMultiphysics仿真软件下进行仿真,仿真所采用高斯脉冲模拟超声信号,信号的频率为230MHz,仿真的实验样品为倒装焊芯片的TSV封装。对仿真所得的超声回波信号进行稀疏表征,稀疏表征的残差值设定为0.5。图2a中显示了原始的超声回波时域信号与重构得到的超声回波时域信号的对比,其中虚线部分为原始的超声回波时域信号,实线部分为重构得到的超声回波时域信号,可以直观的看出重构信号的逼近效果非常好,不仅清晰的表示原始信号中的2个回波,还很好的过滤了噪音。图2b和图2c分别表示的是稀疏表征结果中的两个支撑集原子,每个原子对应一个信号回波。而其对应的稀疏分解系数如图2d所示,稀疏分解系数的绝对值越大表明该点的反射信号越强,而稀疏分解系数的正负则表示对应的回波与原子相反。实验例2:该实验例用于验证本发明对B-scan断面图像具有良好的重构效果。本实验采用SAM30E设备对50μm宽度的实验样品进行了扫描,扫描的探头频率为110MHz,扫描图像分辨率为500×476像素,扫描步长为2μm。所得到的微缺陷界面的C扫描图像如图3a所示,对图中第300列的500个超声探头位置下的超声回波时域信号绘制在一起,并提取其中回波时间为180ns-300ns之间的超声回波时域信号,利用原始的超声回波时域信号构成的微缺陷的类B扫二维图像如图3b所示,在图3b中可以清晰的看出各个界面的位置以及时间情况。采用本申请提供的方法对每个点的超声回波时域信号进行稀疏表征,其中各个探头位置下的稀疏分解系数绝对值结果如图3c所示,它反映了相对应的位置的射波反射情况,分解系数值为0,则表示没有反射回波,即不存在声阻抗界面,可被认为是没有缺陷。图3d是根据稀疏分解系数以及使用的字典重构出来的类B-scan图的二维的重构超声图像,相较于图3b,重构信号很好的去除了噪音的干扰,突出反映了各个界面的反射回波信号。对B-scan图像进行稀疏重构能够有效的提高断面扫描下的微缺陷位置识别准确性,以及提高识别效率。实验例3:该实验例用于验证本发明对三维图像具有较好的重构性能。本实验采用110MHz,扫描分辨率为500×476像素,扫描步长为2μm,每个扫描点采集2000ns时长时域回波,将每列的500像素点对应了实验例2中的一个纵断面,将其进行稀疏表征,最后组合所有的476个断面的稀疏表征结果。图4a是稀疏分解系数的三维图,从中可以直观的观察到内部微缺陷的三维位置分布情况。进一步通过控制支撑集大小与设定残差阈值的方式来控制稀疏表征中的迭代进程,对全部扫描范围内的超声回波时域信号进行稀疏表征,图4a中三维坐标z轴对应的是回波时域位置,以声音在钨中的传播速度4620ms进行计算,将时域位置换算成相对应的深度位置,如图4b所示,图中的5个方槽的断面宽度分别为40μm、46μm、44μm和46μm。将稀疏表征所获得的微缺陷深度信息与用激光共聚显微镜所扫描得到的原始的样品底面缺陷图4c进行比较,图中5个方槽的端面宽度分别为46.1μm、45.5μm、46.8μm、44.9μm和46.1μm。通过对比可以看出左侧的槽的结果存在略微偏差,其他的4个槽型微缺陷的结果都十分符合。以上所述的仅是本申请的优选实施方式,本发明不限于以上实施例。可以理解,本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化,均应认为包含在本发明的保护范围之内。

权利要求:1.一种基于稀疏重构的超声图像重构方法,其特征在于,所述方法包括:利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号;获取参考回波信号,利用所述参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,所述参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号;将所述构造字典扩展为过完备字典,所述过完备字典中包括m个字典原子,m为正整数;利用所述过完备字典中的m个字典原子对所述待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,根据所述稀疏分解系数和所述过完备字典重构得到超声回波时域信号;将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成所述待测样品的重构超声图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典,包括:基于Gabor函数对所述参考回波信号进行拟合,得到所述构造字典中的字典原子,Gabor函数为:其中,g表示所述构造字典中的字典原子,sr是缩放参数,fr是频域参数,ur是平移参数,A表示所述字典原子归一化使用的幅值,t表示时间,所述缩放参数、频域参数和平移参数基于所述参考回波信号确定。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述构造字典扩展为过完备字典,包括:将所述构造字典中的字典原子的缩放参数向下扩展为0.5sr:0.05sr:sr,将所述频域参数向下扩展为0.5fr:0.05fr:fr,将所述平移参数拓展到整个时域空间为1:1:M,M为所述超声回波时域信号的长度,得到所述过完备字典。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述过完备字典中的m个字典原子对所述待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数,包括:初始化稀疏分解系数x0=0、残差r0=y-D*x0=y、解的支撑集y是所述超声回波时域信号,D是所述过完备字典;对于第k次迭代,将所述过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集表示所述过完备字典中的字典原子,i为参数且1≤i≤m,利用所述临时支撑集计算r=||y-DStemp*pinvDStemp*y||2得到各个字典原子对应的残差,k为参数且k的起始值为1;将所述临时支撑集中使计算得到的残差最小的字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到第k次迭代的支撑集,利用所述第k次迭代的支撑集计算xk=pinvDSk*y更新稀疏分解系数;判断是否达到迭代终止条件,若达到所述迭代终止条件,则迭代终止并得到稀疏分解系数;若未达到所述迭代终止条件,则令k=k+1,并重新执行所述对于第k次迭代,将所述过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集的步骤。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成所述待测样品的重构超声图像,包括:将稀疏表征后的超声回波时域信号按照空间位置绘制在一起,形成类B-scan图的二维的重构图像;将所述类B-scan图的二维的重构图像进行组合形成所述待测样品的三维的重构超声图像。

百度查询: 江南大学 一种基于稀疏重构的超声图像重构方法

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