ФІЛЬТРАЦІЯ УЛЬТРАЗВУКОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МОРФОЛОГІЧНИХ ОПЕРАЦІЙ

Автор(и)

  • Й. Й. Білинський Вінницький національний технічний університет
  • О. І. Нікольський Вінницький національний медичний університет ім. М. І. Пирогова
  • А. Б. Гуральник Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-145-4-71-79

Ключові слова:

методи пост-обробки ультразвукових зображень, методи фільтрації, спекл-шум, операції морфологічної обробки зображень

Анотація

Проведено огляд методів фільтрації ультразвукових зображень, наведено їх переваги та недоліки. Запропоновано для фільтрації використати процедури морфологічних перетворень. Показано, що морфологічна обробка має низку переваг, зокрема, простота реалізації. Чисельний метод обробки зображень оснований на нелінійних перетвореннях їх форми. Використовуються різні режими обробки зображення на основі структурних елементів довільної форми. Морфологічна обробка дозволяє виконати практично всі операції обробки чорно-білих зображень, може бути виконана велика кількість операцій напівтонових зображень. Фільтрацію перевірено на тестових зображеннях попередньо зашумлених правильних геометричних фігур, а також на реальних ультразвукових зображеннях кульшового суглобу. Для розмиття та генерації шуму використано стандартні функції набору інструментів Image Processing toolbox середовища MATLAB. Моделювання проведено в пакеті NI Vision Assistant. Для визначення залежності помилки параметризації від розміру об’єкта та рівня шуму використовувалися стандартні тестові зображення правильних геометричних фігур (квадрати 15´15, 25´25, 35´35, 45´45, 55´55). Для максимально наближеного відтворення особливостей реального зображення ультразвукової діагностики, еталонне зображення розмивалось, після чого на нього накладався штучно згенерований спекл-шум з середньоквадратичним відхиленням 0,25. Порівнюючи параметри кількісної оцінки якості фільтрів, зроблено висновок, що фільтрація на основі морфологічних операцій за показниками PSNR та MSE, √MSE показує кращі результати, а також дає змогу отримати більш інформативне зображення.

Біографії авторів

Й. Й. Білинський, Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, професор, завідувач кафедри електроніки та наносистем

О. І. Нікольський, Вінницький національний медичний університет ім. М. І. Пирогова

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри біологічної фізики, медичної апаратури та інформатики

А. Б. Гуральник, Вінницький національний технічний університет

аспірант кафедри електроніки та наносистем

Посилання

S. Kalaivani, and R. Wahidabanu, “A view on despeckling in ultrasound Imaging,” International journal of signal processing, Image and pattern recognition, vol. 2 (3), p. 15, 2009.

G. E. Trahey, G. E. Trahey, J. W. Allison, S. W. Smith, and O. T. Von Ramm, “A quantitative approach to speckle reduction via frequency compounding,” Ultrasonic Imaging, vol. 8 (3), pp. 151-164, 1986.

P. C. Lie, and M. J. Chen, “Strain compounding: A new approach for speckle reduction,” IEEE, vol. 49 (1), pp. 39-46. 2002.

J. C. Bamber, C. Daft, “Adaptive filtering for reduction of speckle in ultrasound pulseecho images,” Ultrasonics, vol. 24 (1), pp. 41-44, 1986.

V. Dutt, and J. F. Greenleaf, “Adaptive speckle reduction filter for log compressed B-scan images,” IEEE Trans. Med. Imag, vol. 15 (6), pp. 802-813, 1996.

R. N. Czerwinski, D. L. Jones, and W. D. o’Brain, “Detection of lines and boundaries in speckle images-Application to medical ultrasound,” IEEE Trans. Med. Imag, vol. 18 (2), pp. 126-136, 1999.

J. I. Koo, and S. B. Park, “Speckle reduction with edge preservation in medical ultrasonic images using a homogeneous region growing mean filter (HRGMF) ,” Ultrason. Imag, vol. 13(3), pp. 211-237, 1991.

Й. Й. Білинський, та А. О. Мельничук, Методи та засоби оброблення ультразвукових зображень для оцінювання діагностичних параметрів жовчовидільної системи. Вінниця: ВНТУ, 2014, с. 124.

Р. Гонсалес, и Р. Вудс, Цифровая обработка изображений, пер. с англ. М.: Техносфера, 2005, 1070 с.

R. F. Wagoner, S. W. Smith, and J. M. Sandrik, “Statistics of speckle in ultrasound B-scan,” IEEE Trans. Sonics Ultrason, vol. 30 (3), pp. 156-163, 1983.

Співвідношення сигнал/шум, Вікіпедія. [Електронний ресурс]. Режим доступу:

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BF%D1%96%D0%B2%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D1%81%D0%B8%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D0%BB/%D1%88%D1%83%D0%BC.

National Instruments Corporation: [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.ni.com/vision/software/vdm/ .

Й. Й. Білинський, А. О. Мельничук, О. А. Ярмак, та Ю. І. Павлишен, «Оцінка точності визначення оператором діагностичних параметрів на УЗД-зображенні органів черевної порожнини,» Вісник Хмельницького національного університету, № 4, с. 236-239, 2011.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 298

Опубліковано

2019-08-30

Як цитувати

[1]
Й. Й. Білинський, О. І. Нікольський, і А. Б. Гуральник, «ФІЛЬТРАЦІЯ УЛЬТРАЗВУКОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МОРФОЛОГІЧНИХ ОПЕРАЦІЙ», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 71–79, Серп. 2019.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.