MATLAB实现的三维超声成像与图像处理

本文主要探讨了使用MATLAB进行三维超声成像和图像处理的方法，包括数字扫描变换（DSC）和三维重构技术。 在数字扫描变换部分，文章介绍了如何将扇形扫查的极坐标数据转换为直角坐标，以避免图像失真。这个过程涉及到将原始的极坐标数据(r, θ)通过公式X=(r + d)·cosθ和Y=(r + d)·sinθ转换为直角坐标(X, Y)。为了填充坐标变换后可能出现的像素空缺，采用了圆插补方法，沿圆弧方向进行一维插补。这种方法既能减少水平方向的失真，又避免了复杂的二维插补运算，同时能接近二维插补的效果。通过DSC处理前后的图像对比，展示了DSC对于消除图像变形和提高图像真实感的重要性。 在三维重构方面，文章提到了两种主要的重构方法：基于表面轮廓的重构和基于体素的重构。前者关注于目标的表面特征，忽略内部细节，适合快速生成清晰的等值面图像；后者则能生成高质量图像，但计算量大。本文采用MATLAB的立体透视技术，基于轮廓进行三维重构。首先将柱坐标等角度间隔截面图上的像素点投射到直角坐标系，未投影区域用圆插补法补足，然后通过表面轮廓法叠加二维图像切片形成三维图像。通过调整轮廓阈值和平滑系数，可以优化三维重构的效果。 在实验中，作者运用表面轮廓法提取B型超声图像的目标轮廓，对其进行三维平滑处理，最终构建出立体轮廓图像。虽然受限于扫描范围，但该方法仍能有效展示目标的三维结构。通过实验，作者验证了重构图像的准确性和实用性，如进行生物测量时，相对误差控制在8%以内。 该文详细阐述了使用MATLAB实现数字扫描变换和三维重构的过程，为三维超声成像技术提供了实用的算法和工具，有助于在医学和其他领域中获取更精确的三维图像。