基于dsp進行超聲圖像平滑處理程序的優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于超聲圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字圖像處理技術(shù)作為利用計算機對圖像進行處理，提高圖像質(zhì)量或者提取有效 信息的一種技術(shù)和方法，逐漸成為一個新興的學(xué)科，研究范圍設(shè)及到圖像變換、圖像增強和 復(fù)原、圖像編碼壓縮、圖像描述、圖像分類和圖像分割等的數(shù)字圖像處理技術(shù)由于自身處理 方法靈活、便于傳輸?shù)葍?yōu)點被應(yīng)用于通訊、醫(yī)療和宇宙探索遙感等諸多領(lǐng)域。
[0003] 超聲的聲波頻率在20000赫茲W上，超出人類能聽到的聲音頻率上限，在醫(yī)學(xué)上 用超聲檢測不僅價格低廉而且對人體沒有傷害，最重要的是它利用超聲的物理特性和人體 組織器官的聲學(xué)差異來描述組織器官的情況，可W通過圖像形式來顯示，幫助人們盡早發(fā) 現(xiàn)和治療疾病，對人類健康做出了重大的貢獻。利用超聲成像的技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)中使用廣 泛，已經(jīng)成為現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)診斷中不可缺少的方法，超聲圖像的質(zhì)量影響著醫(yī)生對病人體 內(nèi)情況的判斷。而在超聲圖像采集和傳輸過程中會受到電磁波干擾等造成的外界干擾和攝 像頭熱噪聲等造成的內(nèi)部干擾。該些干擾使圖像質(zhì)量下降、變得模糊、特征被淹沒，噪聲干 擾醫(yī)生對病人體內(nèi)組織器官的判斷，對于圖像分析十分不利。隨著超聲技術(shù)的發(fā)展，其在醫(yī) 學(xué)上的應(yīng)用越來越多的被人們接受和采用，同時，人們對超聲設(shè)備的要求也就更高，對超聲 顯示的圖像質(zhì)量要求也隨之增高，所W超聲圖像的處理技術(shù)越來越被更多人重視，越來越 多的人參與到該項研究之中。
[0004] 可W消去圖像噪聲提高圖像質(zhì)量的圖像平滑成為了圖像增強技術(shù)中的重要研究 對象，平滑模塊出現(xiàn)在了很多有關(guān)圖像處理的軟件中。針對不同圖像的需求，有多種常見的 平滑處理算法，好的圖像處理算法不僅能去除噪聲還能較好的保留圖像邊緣使邊緣線條明 晰并且細(xì)節(jié)分明。不斷有人提出好的平滑處理算法，但是針對不同的圖像還沒有通用的最 好的算法，不同圖像偏重點不同，適用的方法自然不同，所W在處理超聲圖像時要選擇合適 的算法。
[0005] 圖像處理最早被應(yīng)用在20世紀(jì)20年代，20世紀(jì)50年代的電子計算機已經(jīng)發(fā)展 到一定水平，隨之而來的是數(shù)字圖像處理的出現(xiàn)，到20世紀(jì)60年代初期，形成了數(shù)字圖像 處理學(xué)科，在該一時期，作為數(shù)字圖像處理重要組成部分的圖像平滑研究也形成了。早期的 圖像處理是基于人類視覺的，W改善圖像的視覺效果為目的。1964年，美國噴氣推進實驗 室（JPL)使用圖像處理技術(shù)處理了航天探測器發(fā)回的月球照片，首次實際應(yīng)用圖像處理技 術(shù)獲得成功，隨后他們又用更復(fù)雜的方法處理了幾萬張航天探測器發(fā)回的照片，推動了數(shù) 字圖像處理學(xué)科的誕生。在二十世紀(jì)八十年代之前，數(shù)字信號處理還只是在理論階段，由于 技術(shù)限制很難應(yīng)用到實際中，直到二十世紀(jì)走十年代末八十年代初，Affl公司發(fā)布了第一個 單片可編程DSP，理論才逐漸被應(yīng)用到低成本的實踐中。1980年，為解決早期圖像平滑技術(shù) 因假設(shè)圖像為平穩(wěn)隨機場而對圖像進行線性濾波導(dǎo)致圖像邊緣模糊的缺陷，J.S.Lee首先 提出了圖像的自適應(yīng)平滑算法，隨后出現(xiàn)了多種改進的圖像自適應(yīng)平滑算法。現(xiàn)有圖像平 滑處理存在速度慢且效率低的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有超聲圖像平滑處理速度慢且效率低的的問題，本發(fā) 明提供一種基于DSP進行超聲圖像平滑處理程序的優(yōu)化方法。
[0007] 本發(fā)明的基于DSP進行超聲圖像平滑處理程序的優(yōu)化方法，
[0008] 所述超聲圖像平滑處理程序是基于DSP實現(xiàn)的，所述優(yōu)化方法包括：
[0009] 步驟一；根據(jù)需求設(shè)計超聲圖像平滑處理的算法，根據(jù)設(shè)計的算法利用C語言編 寫超聲圖像平滑處理程序；
[0010] 步驟二：找出編寫的超聲圖像平滑處理程序中效率低的部分，采用中值濾波法對 效率低的部分進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化后的部分，判斷優(yōu)化后的部分是否滿足要求，若是，則結(jié) 束，若否，則轉(zhuǎn)入步驟S;
[0011] 步驟對步驟二中優(yōu)化后的部分編寫線性匯編，使線性匯編后的滿足要求。
[0012] 所述步驟二中，找出編寫的超聲圖像平滑處理程序中效率低的部分的方法為：
[0013] 使用C6000編譯器的profile命令來找出編寫的超聲圖像平滑處理程序中效率低 的部分。
[0014] 所述步驟二中，采用中值濾波法對效率低的部分進行優(yōu)化的方法包括：
[0015] 所述方法采用兩層循環(huán)實現(xiàn)：
[0016] 步驟二一；選取3*3窗口，使每行3個元素按降序排列，窗口向下滑動，則窗口中 每一時刻的3行元素都是降序排列，第一列都是每行的大數(shù)，第二列是中間數(shù)，第S列是小 數(shù)；
[0017] 步驟二二；找到第一列中最小值h_min，第二列中的中間值m_mid，第S列的最大 值l_max;
[001引步驟二；；找出h_min、m_mid和l_max中的中間值，找出的中間值就是窗口中元素 的中間值。
[0019] 所述兩層循環(huán)中的內(nèi)層循環(huán)的過程包括：
[0020] 步驟二一；利用S個指針分別指向窗口所在的S列，窗口向下滑動就是指針向下 移動，將每一列的4個數(shù)存到一個32位寄存器中，S列分別存于寄存器x0_3210、寄存器 xl_3210 和寄存器x2_3210 ;
[002U 步驟二二；利用內(nèi)聯(lián)函數(shù)_cmpgtu40和_義口11(140,找出寄存器xl_3210和寄存 器x2_3210中較大的4個數(shù)，利用內(nèi)聯(lián)函數(shù)_1113義1140和內(nèi)聯(lián)函數(shù)_minu40找到每行最大 的值，存于寄存器x0_3210的最大列x0_3210_b，每行中值存于寄存器xl_3210的中值列 xl_3210_c，每行最小值存于寄存器x2_3210的最小列x2_3210_c;
[002引步驟二S;前一次循環(huán)中第一列的高位化yte存于寄存器max0_3210的低16位， 最大列x0_3210_b的低位化yte存入寄存器max0_3210的高16位，前一次循環(huán)中第一列 的高位化yte存入寄存器maxl_3210的低8位，最大列x0_3210_b的低位3byte存入寄存 maxl_3210的高24位，找出窗口移動4個時刻的最大列的最小值maxmin_3210 ;
[0023] 步驟二四；采用與步驟二S相同的方法，找到窗口移動4個時刻的最小列的最大 值minmax_3210 ;
[0024] 步驟二五；采用與步驟二S相同的方法，找到窗口移動4個時刻的中值列的中值 me血