[发明专利]一种三维超声图像的斑点处理方法

权利要求书

1.一种三维超声图像的斑点处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对三维超声图像进行多尺度小波分解，从而分离高频部分与低频部分；

2)根据乘性斑点模型，利用归一化各向异性扩散方法，对高频部分实施平滑，以抑制斑点，同时保留边缘与细节部分；

3)将经平滑处理后的高频部分，与原来的低频部分，进行小波逆变换，重建图像。

2.根据权利要求1所述的一种三维超声图像的斑点处理方法，其特征在于，所述超声图像经三维小波分解为8部分：HLL，HLH，HHL，HHH；LHH，LHL，LLH，LLL，其中LLL为低频部分，其它为高频部分。

3.根据权利要求1或2所述的一种三维超声图像的斑点处理方法，其特征在于，步骤2)中的乘性斑点模型为：

J(x，y，z)＝I(x，y，z)×n(x，y，z)                (1)

其中I(x，y，z)表示原始无噪图像，J(x，y，z)是含有噪声n(x，y，z)的图像。

4.根据权利要求3所述的一种三维超声图像的斑点处理方法，其特征在于，归一化各向异性扩散的模型为：

∂J(x,y,z,t)∂t=div[c~(x,y,z,t))▿J(x,y,z,t)]J(x,y,z,0)=J0(x,y,z)---(2)]]>

其中为图像灰度梯度，div表示散度(divergence)，为归一化扩散系数，它取决于图像灰度梯度，在梯度较小的匀质区域，其值较大，以实施较强的平滑抑制噪声，反之，在梯度较大的区域，往往是组织边界或边缘，此时扩散系应具有较小值，从而尽量保留它们，其定义为：

c(|▿~g|)=1-exp(-3.315/(|▿g|/kg(x,y,z;t))4)---(3)]]>

其中k为控制参数，其值为[0 1]，t表示迭代时间或次数。