Thực hiện lọc nhiễu đốm cho ảnh siêu âm y tế dùng fpga

Thực hiện lọc nhiễu đốm cho ảnh siêu âm y tế dùng fpga

Báo cáo chuyên đề 2:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TP.HCM

GVHD: TS Lê Chí Thông

THỰC HIỆN LỌC NHIỄU ĐỐM CHO

ẢNH SIÊU ÂM Y TẾ

DÙNG FPGA

Tên đề tài: thực hiện lọc nhiễu đốm cho ảnh siêu âm

y tế dùng FPGA

Yêu cầu đề tài: loại bỏ nhiễu đốm trong ảnh siêu âm

nhằm giúp cho chẩn đoán của bác sĩ được chính xác hơn

Giới hạn: lọc nhiễu dùng matlab, giao tiếp VGA và

hiển thị kết quả lên màn hình(dữ liệu chứa trong ROM, và

MỤC LỤCTổng quan về lý thuyết

Kết quả

Kết luận và hướng phát triển đề tài

TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT

CÁC LOẠI NHIỄU VÀ NHIỄU TRONG ẢNH SIÊU ÂM

Nhiễu cộng : X n = Xg + ŋNhiễu nhân : Xn = Xg ŋ

Nhiễu xung : chỉ phân bố ở một vài điểm ảnh

Trong đó : ảnh siêu âm y tế gặp hạn chế về kết quả khi bị nhiễu đốm

Có nhiều phương pháp lọc Song đối với nhiễu đốm chúng ta có thể dùng một trong hai bộ lọc mang

lại hiệu quả nhất đó là:

- Median

- Modify Hybrid Median

CÁC PHƯƠNG PHÁP LỌC NHIỄU TRONG ẢNH

SIÊU ÂM

B1: Lấy các phần tử trong cửa sổ ra mảng một chiều (L phần tử).

B2: Tìm Min của lần lượt các chuỗi con rồi lấy Max: gọi m1 là giá trị này

B3: Tìm Max của lần lượt các chuỗi con rồi lấy Min: gọi m2 là giá trị tìm được

B4: Gán giá trị điểm đang xét là trung bình cộng của

THUẬT TOÁN BỘ LỌC MODIFY HYBRID MEDIAN

B1: Tìm median MR của các pixels R và pixel trung tâm C

B2: Tìm maximum MXD của các pixels D và pixel

trung tâm C

B3: Pixel cuối cùng sau xử lý là : M = median { MR,

KẾT QUẢ SO SÁNH HAI BỘ LỌC

Chúng ta so sánh hai bộ lọc với các tiêu chuẩn trên, nhằm chọn ra bộ lọc hiệu quả cho lọc nhiễu đốm trong ảnh siêu âm y tế

Bộ lọc SRN RSRN RMSE EPF SSI QI

Median 17.201

1

29.417 0

MATLAB VÀ KHÁI NIỆM ẢNH TRONG MAT LAB

- Kiểu dữ liệu: Kiểu Single, kiểu Double (phổ biến nhất), kiểu int8, uint8, int16, …

- Ứng dụng: Matlab được ứng dụng : xử lý tín hiệu số, xử lý ảnh, …

- Các dạng ảnh: Binary Image, Indexed Image, Grayscale

Image, Truecolor Image

BINARY IMAGE (ẢNH NHỊ PHÂN)

INDEXED IMAGE

Gồm một mảng và một ma trận màu

GRAYSCALE IMAGE

Grayscale Image: Là một ma trận số, mà giá trị của nó đại

diện cho độ sáng của các pixel ảnh, dữ liệu được lưu ở double, uint8, or uint16

CÔNG NGHỆ FPGA

Thiết kế mạch ở mức cổng logic hoặc mức thanh ghi, FPGA là thiết bị có khả năng tái cấu hình được ứng dụng rộng rãi cho việc thiết kế các IC chuyên dụng

Công nghệ FPGA cho phép thiết kế IC mà không cần dây chuyền công nghệ chế tạo IC từ những tấm

TÌM HIỂU VỀ KIT DE2:

- Kit DE2 có nhiều tính năng

- Khi tổng hợp chương trình – Chương trình Quartus II sẽ tự động gán chân

- Trong đề tài ta sử dụng: cổng USB Blaster để nạp code cho kit DE2, cổng VGA để truyền ảnh lên màn hình

SƠ ĐỒ KIT DE 2

Các tính năng được cung cấp sẵn trên kit DE2:

GIAO TIẾP VGA CHIP VÀ HIỂN THỊ ẢNH TRÊN MÀN HÌNH

(Dữ liệu lưu ở ROM)

Giải Thuật khối VGA_DRV

(Dạng sóng)

DẠNG SÓNG TÍN HIỆU QUÉT NGANG

Giải Thuật khối VGA_DRV

(Giải Thuật)

CÔNG THỨC TÍNH ĐỊA CHỈ VGA_ADDR

VGA_ADDR = (b – ( V_count – y))*a + (H_count – x)

Ví Dụ: VGA_addr = (192 - (v_count - 100))*192 + (h_count- 100)

(100; 292) (292; 292)

(292; 100) (100; 100) Khung ảnh (cửa

sổ) hiển thị

Đọc ROM Đưa địa chỉ Đọc dữ liệu

GIAO TIẾP VỚI ROM: LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT ĐỌC

ROM

ROM được chứa sẵn trong FPGA và được tạo thành từ MegaWizard Plug In Manager

GIAO TIẾP VGA CHIP VÀ HIỂN THỊ ẢNH TRÊN MÀN HÌNH

(Dữ liệu lưu ở SRAM)

1. Giải thuật mạch lọc

2. Sơ đồ thiết kế phần cứng

3. Kết quả thực hiện

PixelCount

 Tính địa chỉ của các điểm ảnh cần xử lý và 8 điểm

ảnh xung quanh.(1)

 Đưa địa chỉ cho Khối “RAM”

 Nhận dữ liệu từ khối RAM store vào tập thanh ghi

dịch

 Sau khi đã store đủ các giá trị sẽ thông báo tín hiệu

“Loaded” đến khối “Filter”

 Sau khi khối “Filter” xử lý xong sẽ báo về “Done”

 Khi nhận được “Done” LoadBuffer sẽ báo “Feedback”

về cho PixelCount

 Tính toán giá trị điểm ảnh mới sau xử lý bằng cách nhân data với bộ thông số

của mạch lọc.

 Ghi dữ liệu vào SRAM vào địa chỉ cần

ghi

 Vì dữ liệu sau Filter là 8bit

 SRAM dữ liệu 16 bit

 Khối Data_Collector được dùng để kết hợp 2 dữ liệu Filter (8bit) liên tiếp thành

dữ liệu 16 bit

 Khi có được dữ liệu 16 bit sẽ ghi vào

SRAM

 Đây chỉ là một tín hiệu.

Select sẽ được set lên 1

Dispay_Ctr sẽ chiếm bus data để giao tiếp với RAM và SRAM, hiển thị hình ảnh lên VGA

 Tạo các tín hiệu để đồng bộ data với

VGA Chip, thông qua h_count, v_count

 VGA_Ctr sẽ cung cấp h_count, v_count

và nhận được giá trị RGB của điểm ảnh tương ứng

 Nhận giá trị h_count, v_count từ

VGA_Ctr

 Tính toán để chọn lấy dữ liệu từ RAM

hay SRAM

 Tính toán giá trị địa chỉ

 Đưa dữ liệu RGB cho VGA_Ctr

KẾT QUẢ

KẾT QUẢ KHI LỌC NHIỄU ĐỐM DÙNG MATLAB

Dùng bộ lọc Median cho kết quả ảnh mịn, nhiễu đốm gần như biến mất, nhưng độ nét của ảnh không còn như

KẾT QUẢ KHI LỌC NHIỄU MUỐI TIÊU DÙNG MATLAB

Dùng bộ lọc Median cho kết quả ảnh mịn, nhiễu gần như biến mất Với bộ lọc Modify hybrid median cho kết quả nhiễu vẫn còn rất nhiều

Từ kết quả thu được ta thấy với nhiễu đốm chúng ta

SO SÁNH KẾT QUẢ KHI LỌC NHIỄU MUỐI TIÊU VÀ

NHIỄU ĐỐM

GIAO TIẾP VGA CHIP VÀ HIỂN THỊ ẢNH TRÊN MÀN HÌNH

(Dữ liệu lưu ở ROM)

GIAO TIẾP VGA CHIP VÀ HIỂN THỊ ẢNH TRÊN MÀN HÌNH

(Dữ liệu lưu ở SRAM)

KẾT LUẬN VÀ

HƯỚNG PHÁT TRIỂN

KẾT LUẬN

- Các loại nhiễu thường gặp: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung Đặc biệt trong ảnh siêu âm thường xuất hiện nhiễu đốm ( một dạng của nhiễu cộng, và nhiễu xuất hiện trên khắp mặt ảnh)

- Để lọc được nhiễu đốm ta thường dùng hai bộ lọc median và modify hybrid median

- Dùng Matlab mô phỏng so sánh hai loại nhiễu với

bộ lọc trên để chọn được bộ lọc tối ưu cho lọc nhiễu đốm

KẾT LUẬN

Ngoài ra để lọc nhiễu đốm cho ảnh siêu âm y tế dùng FPGA trong chuyên đề này đã tiến hành nghiên cứu

về công nghệ FPGA, tính năng của kit DE2

Thực hiện giao tiếp với VGA chip và hiển thị ảnh lên mà hình (dữ liệu được chứa trong ROM)

Thực hiện giao tiếp với VGA chip và hiển thị ảnh lên mà hình (dữ liệu được chứa trong SRAM)

HƯỚNG PHÁT TRIỂN

- Thực hiện giao tiếp RAM trên kit DE2

- Thực hiện lọc nhiễu đốm cho ảnh siêu âm y

tế dùng FPGA

Cảm ơn sự

lắng nghe của quý Thầy,

Cô và các bạn ! Trân trọng kính chào.