超聲圖像的處理方法及處理系統技術方案
Ultrasonic image processing method and processing system
The invention provides a processing method of ultrasonic image processing system; the method comprises the following steps: S1, the original S2 to obtain ultrasonic images; and ultrasound images of the original nonlinear coherent diffusion filtering denoising and edge preserving pretreatment pretreatment of ultrasound image; S3, the pretreatment of ultrasound image edge and non edge enhancement processing to generate enhanced ultrasound image; S4, on the enhancement of ultrasound image sharpening to blur the ultrasound image to generate the final demand. The invention can significantly improve the image quality, especially for noise removal and the boundary is enhanced, and the algorithm is very fast and can be widely applied to various needs for real-time processing of ultrasound images of the occasion.
【技術實現步驟摘要】
超聲圖像的處理方法及處理系統
本專利技術主要應用于醫療超聲診斷
，尤其涉及一種超聲圖像的處理方法及處理系統。
技術介紹
超聲圖像中，噪聲尤其是散斑噪聲會掩蓋和降低圖像某些細節信息，嚴重影響超聲影像的品質；抑制超聲圖像中的散斑噪聲和增強邊緣可以極大提高圖像質量。現有的超聲圖像去噪算法主要有空間域局部統計濾波算法、基于多尺度變換的濾波算法、各向異性擴散濾波算法。公開號為CN104299191A的專利文獻“一種超聲圖像去噪方法及中值濾波方法”中使用多個方向濾波器確定每一像素的局部區域方向，再基于確定的局部方向進行中值濾波；該方案相對傳統中值濾波和維納濾波器，其去噪效果和邊緣處理有了一定的提高，但邊緣處理僅限于保留而沒有增強，邊緣連續性也沒有改善。公開號為US5497777A的專利授權文獻“Specklenoisefilteringinultrasoundimaging”對超聲圖像進行多級小波變換，然后對系數進行閾值修正，最后進行小波反變換；小波閾值法有軟閾值法和硬閾值法之分，但是硬閾值法中容易造成小波數據的不連續，從而影響圖像的細節，而軟閾值法中較大小波系數總數被縮減導致圖像過于平滑。授權公告號為CN102073994B的專利文獻“基于多尺度各向異性擴散的超聲醫學圖像散斑噪聲抑制方法”提出對圖像進行小波分解，根據每個尺度下的噪聲區域均值確定擴散閾值從而計算擴散參數，利用擴散參數對小波系數進行加權計算再小波反變換；該方法中通過分線性擴散參數對小波系數處理相當于進行了各向異性擴散；該方法比較好的抑制了斑點噪聲和增強了邊緣，但是過于平滑實質區域清晰度不夠。綜上所...
【技術保護點】
一種超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S1、獲取原始的超聲圖像；S2、對所述原始的超聲圖像進行非線性相干擴散濾波去噪保邊預處理獲得預處理超聲圖像；S3、對所述預處理超聲圖像的邊緣以及非邊緣區域進行增強處理以生成增強超聲圖像；S4、對所述增強超聲圖像進行銳化去模糊處理生成最終需求的超聲圖像。
【技術特征摘要】
1.一種超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S1、獲取原始的超聲圖像；S2、對所述原始的超聲圖像進行非線性相干擴散濾波去噪保邊預處理獲得預處理超聲圖像；S3、對所述預處理超聲圖像的邊緣以及非邊緣區域進行增強處理以生成增強超聲圖像；S4、對所述增強超聲圖像進行銳化去模糊處理生成最終需求的超聲圖像。2.根據權利要求1所述的超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：P1、根據結構矩陣獲取特征向量以及特征值；其中，Jρ表示結構矩陣，Ix表示水平梯度，Iy表示垂直梯度，*表示卷積，Gρ表示標準差為ρ的高斯核，w1,w2表示特征向量，μ1,μ2表示特征值，T表示轉置；P21、根據所述特征向量和所述特征值構建結構張量；所述結構張量表達為：其中，λ2＝α，α表示擴散速度，其為常數值，取值范圍為0至1之間，s為擴散因子；P3、根據所述結構張量構建NCD方程，其表達為：為求導符號，I(x,y,t)表示對應像素點(x，y)在t時刻下的超聲圖像，div表示散度算子，I0表示初始時刻下的超聲圖像，D表示結構張量，▽I表示對I求梯度。3.根據權利要求1所述的超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：P1、根據結構矩陣獲取特征向量以及特征值；其中，Jρ表示結構矩陣，Ix表示水平梯度，Iy表示垂直梯度，*表示卷積，Gρ表示標準差為ρ的高斯核，w1,w2表示特征向量，μ1,μ2表示特征值，T表示轉置；P22、根據超聲圖像梯度獲取不同梯度區域內新的擴散速度；根據不同梯度區域內新的擴散速度，所述特征向量和所述特征值構建結構張量；所述結構張量表達為：其中，λ2＝α′，α′＝α·e(1-g)α表示擴散速度，其為常數值，取值范圍為0至1之間，α′表示不同梯度區域內擴散速度，Norm()表示歸一化處理；s為擴散因子。P3、根據所述結構張量構建NCD方程，其表達為：為求導符號，I(x,y,t)表示對應像素點(x，y)在t時刻下的超聲圖像，div表示散度算子，I0表示初始時刻下的超聲圖像，D表示結構張量，▽I表示對I求梯度。4.根據權利要求1所述的超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：P1、根據結構矩陣獲取特征向量以及特征值；其中，Jρ表示結構矩陣，Ix表示水平梯度，Iy表示垂直梯度，*表示卷積，Gρ表示標準差為ρ的高斯核，w1,w2表示特征向量，μ1,μ2表示特征值，T表示轉置；P23、根據不同時刻下的擴散因子，所述特征向量和所述特征值構建結構張量；所述結構張量表達為：其中，λ2＝α，s(0)＝s,s(t+1)＝s(t)·e-λ,λ∈(0,1]α表示擴散速度，其為常數值，取值范圍為0至1之間，s(t)表示在t時刻下的擴散因子。P3、根據所述結構張量構建NCD方程，其表達為：為求導符號，I(x,y,t)表示對應像素點(x，y)在t時刻下的超聲圖像，div表示散度算子，I0表示初始時刻下的超聲圖像，D表示結構張量，▽I表示對I求梯度。5.根據權利要求1所述的超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：M1、對所述預處理超聲圖像使用Sobel算子進行邊緣檢測，以獲取邊緣過渡圖像；對所述預處理超聲圖像使用Laplace算子進行圖像突變信息檢測，以獲取拉普拉斯圖像；以及提取預處理超聲圖像中的高頻信息；所述高頻信息的表達式為：IHP＝I-Incd,其中，I表示原始的超聲圖像，Incd表示預處理超聲圖像；M2、將所述邊緣過渡圖像和所述拉普拉斯圖像進行點乘，并將其結果疊加到所述預處理超聲圖像上，以獲得邊緣補償圖像；其表達式為：IedgeEnhance＝Incd+mag(▽Incd*Gρ)·▽2Incd，其中，IedgeEnhanec表示邊緣補償圖像，▽Incd表示對Incd求梯度，Gρ表示標準差為ρ的高斯核；M3、對獲取的高頻信息進行補償以及對邊緣補償圖像的非邊緣區域進行增強以生成增強超聲圖像；其表達式為：Iadd＝IedgeEnhance+(1-β·mag(▽Incd*Gρ))·IHP其中，Iadd表示增強超聲圖像，β為細節信號衰減因子，其取值范圍為0至1。6.根據權利要求1所述的超聲圖像的處理方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：N1、對所述增強超聲圖像同時進行高斯濾波處理和對比度處理以分別獲得模糊圖像和對比度圖像；其表達式分別為：Iblur＝Iadd*Gρ，Icontrast＝Iadd+(Iadd-Imean)*c，其中，Iblur表示模糊圖像，Iadd表示增強超聲圖像，Gρ表示標準差為ρ的高斯核；Icontrast表示對比度圖像，Imean表示增強超聲圖像的均值，c表示對比度因子；N2、根據所述增強超聲圖像以及模糊圖像形成模板圖像；其表達式分別為：Imask＝Iadd-Iblur，其中，Imask表示模板圖像；N3、將所述模板圖像融合至所述對比度圖像中形成最終需求的超聲圖像。Isharp＝Icontrast+k·Imask，其中，Isharp表示最終需求的超聲圖像，k表示權重系數，k≥0。7.一種超聲圖像的處理系統，其特征在于，所述系統包括：獲取模塊，用于獲取原始的超聲圖像；預處理模...
【專利技術屬性】
技術研發人員：賴昀，馬睿，
申請(專利權)人：飛依諾科技蘇州有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇,32
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