一种高精度实时超声图像扫描变换方法

摘要

本发明公开了一种高精度实时超声图像扫描变换方法，使用基于GPU的并行计算架构和SIMD矢量运算，通过绘制合适的代理几何模型，将扫描变换模块中的坐标变换和图像插值算法全部放在GPU中作32位浮点数高精度计算，同时使用优化的高精度的双三次插值算法，获得更平滑的图像质量。本发明可以在目前普通中低档显卡上，对512条线数据，每条线上1024个采样点这样大规模的数据，达到每秒钟60帧以上的扫描变换速度，可以充分挖掘利用当代GPU所提供的强大的并行计算能力，从而将传统的扫描变换模块升级为下一代高保真的扫描变换模块。

主权项

1、一种高精度实时超声图像扫描变换方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：获取超声探头所采集的每帧图像，由LN条线数据组成，形成一个扇形，内径为r，外径为r+l，第1条线数据和第LN条线数据所夹的圆心角为2θ，LN条线数据为等角度采样，每条采样线上有PN个采样点，为等距离采样。将所述每帧图像作为二维纹理传输至GPU显存，并保存为线数据纹理；步骤2：生成代理几何模型并绘制，包括：使用六边形ABQRHG作为代理几何模型，其顶点坐标分别为：(A_x，A_y)＝(-rsinθ，rcosθ)(B_x，B_y)＝(-(r+l)sinθ，(r+l)cosθ)(Q_x，Q_y)＝(-(r+l)sinθ，r+l)(R_x，R_y)＝((r+l)sinθ，r+l)(H_x，H_y)＝((r+l)sinθ，(r+l)cosθ)(G_x，G_y)＝(r sinθ，rcosθ)其中A和G、B和H、Q和R的x坐标相反，y坐标相同，因此只需计算A、B、Q三个点的坐标，其它三个点的坐标根据上述关系求得；将六边形ABQRHG使用三角带形式分解为四个三角形，顶点顺序为G，H，A，R，B，Q，三角形分别为：GHA、HAR、ARB和RBQ；使用OpenGL或者DirectX的API函数绘制三角带；步骤3：在GPU中对代理模型绘制后的每个光栅点(Fragment)计算坐标变换，包括：将代理模型绘制后的每个光栅点从显示器的直角坐标(x，y)转换为所述线数据纹理所在的极坐标(s，t)，计算公式为：$s=(\sqrt{x^2+y^2}-r)(\mathrm{PN}-1)/l,$t＝(arctan(x/y)+θ)(LN-1)/2θ，其中t代表在第t条线数据上，s代表在线数据的第s个采样点上；判断(s，t)是否满足0≤t≤(LN-1)且0≤s≤(PN-1)，如果不满足则终止计算；步骤4：在GPU中计算双三次图像插值，包括：在-2＜u＜2的区间上取NX个离散的三次多项式f(u)的非零值，NX为2的正整数次方，用一维纹理传输至GPU显存，并保存为三次多项式纹理，其中f(u)的定义如下：$f\left(u\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{7}{6}{\left|u\right|}^3-2{\left|u\right|}^2+\frac{8}{9},& \left|u\right|<1\\ -\frac{7}{18}{\left|u\right|}^3+2{\left|u\right|}^2-\frac{10}{3}\left|u\right|+\frac{16}{9},& 1\le \left|u\right|<2;\\ 0,& \left|u\right|\ge 2\end{array}\right.$分别使用纹理坐标(floor(s)-1，floor(t)-1)，(floor(s)，floor(t)-1)，(ceil(s)，floor(t)-1)，(ceil(s)+1，floor(t)-1)访问所述线数据纹理，得到4个长度为4的矢量v1，v2，v3，v4，其中，函数floor(v)代表不大于v的最大的整数，函数ceil(v)代表不小于v的最小的整数；分别使用纹理坐标floor(t)-t-1和floor(s)-s-1访问所述三次多项式纹理，得到2个长度为4的矢量f1，f2；利用GPU的SIMD矢量计算指令，计算得到一个长度为4的矢量temp＝(<v1·f1>，<v2·f1>，<v3·f1>，<v4·f1>)，<·>表示矢量点积计算；利用GPU的SIMD矢量计算指令，计算待求的采样值I_val＝<temp·f2>；最后，将采样值I_val输出至显示器的(x，y)坐标处显示。