Фільтрація ультразвукових зображень на основі морфологічних операцій

Abstract

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.

A review of the methods of filtering ultrasound images is carried out, their advantages and disadvantages are given. It is proposed to use morphological transformation procedures for filtering. It is shown that morpho-logical processing has several advantages, in particular, simplicity of implementation. The numerical image processing method is based on non-linear transformations of their shape. Various image processing modes based on arbitrary-shaped structural elements are used. Morphological processing allows to perform almost all operations processing black and white images. A large number of halftone operations can be performed. Filtra-tion is checked on test images of previously noisy regular geometric shapes, as well as on real ultrasound im-ages of the hip joint. To blur and generate noise, the standard functions of the Image Processing toolbox of MATLAB are used. The simulation was carried out in the NI Vision Assistant package. To determine the de-pendence of the parameterization error on the size of the object and the noise level, standard test images of the correct geometric figures were used (squares 15×15, 25×25, 35×35, 45×45, 55×55). For the most approxi-mate reproduction of the features of a real image of ultrasound diagnostics, the reference image was blurred, after which an artificially generated speckle noise with a standard deviation of 0.25 was superimposed on it. When comparing the parameters of a quantitative assessment of the quality of the filters, it was concluded that filtering based on morphological operations according to the PSNR and MSE, √MSE indicators shows better results, and also allows to get a more informative image.

Проведен обзор методов фильтрации ультразвуковых изображений, приведены их преимущества и недос-татки. Предложено для фильтрации использовать процедуры морфологических преобразований. Показано, что морфологическая обработка имеет ряд преимуществ, в частности, простота реализации. Численный метод обработки изображений основан на нелинейных преобразованиях их формы. Используются различные режимы обработки изображения на основе структурных элементов произвольной формы. Морфологическая обработка позволяет выполнить практически все операции обработки черно-белых изображений. Может быть выполнено большое количество операций полутоновых изображений. Фильтрацию проверено на тестовых изображениях предварительно зашумленных правильных геометрических фигур, а также на реальных ультразвуковых изо-бражениях тазобедренного сустава. Для размытия и генерации шума использованы стандартные функции набора инструментов Image Processing toolbox среды MATLAB. Моделирование проведено в пакете NI Vision Assistant. Для определения зависимости ошибки параметризации от размера объекта и уровня шума использо-вались стандартные тестовые изображения правильных геометрических фигур (квадраты 15×15, 25×25, 35×35, 45×45, 55×55). Для максимально приближенного воспроизведения особенностей реального изображения ультра-звуковой диагностики, эталонное изображение размывалось, после чего на него накладывался искусственно сгенерированный спекл-шум со среднеквадратичным отклонением 0,25. При сравнении параметров количест-венной оценки качества фильтров сделан вывод, что фильтрация на основе морфологических операций по по-казателям PSNR и MSE, √MSE показывает лучшие результаты, а также позволяет получить более информа-тивное изображение.