基于FPGA的超声图像三维重建算法的研究

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1、摘要摘要超声图像三维重建在超声医学领域发挥着重要作用,其三维重建算法的研究和实现成为了热点。传统方法是通过软件来实现超声图像三维重建,不仅速度慢,而且难度也比较大。因此,基于FPGA、GPU、DSP等硬件平台的超声图像三维重建可以利用它们高速的计算能力、灵活的设计方法,可以提高重建速度。本课题首先简要介绍了超声诊断工作原理和基于FPGA的设计方法,然后对超声图像三维重建的预处理——图像分割算法以及超声图像三维重建算法进行了详细研究。在超声图像三维重建的预处理——图像分割部分,首先根据Snake模型对初始轮廓点的选取比较敏感的特点,参考扇形法来选取Snake模型的初始轮廓点,然后对Sn

2、ake模型的能量函数进行了改进,最后提出了该算法的FPGA设计流程并在AlteraDE2平台上对Sobei算子进行了FPGA实现。在超声图像三维重建部分,首先对超声图像三维重建的经典SR(SurfaceRendering)算法中的MarchingCube算法进行了详细研究,然后利用FPGA流水线操作的设计思想提出了该算法的四级流水线的FPGA实现方案。关键词:超声图像;图像分割;三维重建;FPGA;流水线AbstractThethree—dimensional(3D)reconstructionofultrasoundimagehasplayedasignificantroleint

3、hemedicalfield.theresearchandimplementationofthealgorithmsstarttobehighlighted.TheproblemliesonthedifficultnessandlOW.speedofreconstructing3Dimagethroughsoftware.So.for3DreconstructionofultrasoundimagesthatbasedonhardwaresuchasFPGA.GPU.DSPwithtakingfulladvantageofthehigh-speedcomputingcharacter

4、isticandtheflexibleapproachofdesign,wecanimprovethereconstructionspeed.ThisthesisfirstbrieflydescribestheworkingprincipleofultrasonicdiagnosisandFPGA—baseddesignmethods.Thenitexpoundsprofoundlythealgorithmsofimagesegmentationwhichpre-processingalgorithmsof3Dreconstructionandthe3Dreconstructiona

5、lgorithmsofultrasoundimage.Inthefirstplace.owingtothesensitivecharacteristicoftheselectionoftheinitialcontourpointsofSnakemodel.theauthorreferencedtothefan.shapedmethodtoselecttheSnakemodelfortheinitialcontourpointsintheimagesegmentationsection.thentheauthormadeimprovementoftheenergyfunctionofS

6、nakemodel,raisedoutthealgorithmtodesignFPGAflowandtheSobeloperatorbasedonFPGAwasimplementedontheAItemDE2board.Inthe3Dreconstructionalgorithmsofultrasoundimage.thisthesismakesthesummaryoftheMarchingCubeAlgorithmoftheclassicalSurfaceRendering(SR)algorithm,thenitutilizestheFPGAdesignideaof‘pipelin

7、ing’toimplementfour-linesoftheFPGA.KeyWords:ultrasoundimage;imagesegmentation;3Dreconstruction;FPGA;PipelineH目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·IABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯-II目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章前言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1国

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