[发明专利]一种三维超声图像的斑点处理方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机数字图像处理领域，特别涉及一种三维超声图像的斑点抑制方法。

背景技术

超声成像是利用特定波长的超声波，经探测体后产生背向散射信号而成像的技术，它具有安全性高、成像速度快、操作方便与低成本等优势，在动物学研究与临床中的应用十分广泛，尤其是腹部脏器的探查，如心脏、肝、肾等，和胎儿的三维成像与实时四维动态成像等，以及动物在母体内的生长发育过程的监测与动态评估等。

但是，这种利用超声波背向散射信号进行成像的技术，由于具有一定波长的超声波，遇到微小的组织界面，产生大量的散射，从而在图像中出现大量斑点，降低了图像质量与可分辨性，图像对比度与分辨率低、组织散射与吸收效应使组织器官边界变模糊等，影响了动物研究者或超声科医师的准确判断，以及计算辅助分析，如目标分割、分类识别、量化参数测定等。

斑点抑制滤波算法主要有自适应加权中值滤波，自适应斑点抑制滤波与Lee滤波，基于金字塔多级分解的斑点处理方法等，这些滤波方法存在以下不足：(1)对滤波窗口的大小与形状很敏感；(2)对边缘及细节特征仅仅是尽量保留而不是增强；(3)滤波控制参数选择常常根据经验确定，存在较大随机性；(4)各向同性，即滤波窗口内所有像素以相同的权值参与滤波运算。而图像中的边缘与细节往往具有明显的方向性，由于这些方法没有考虑这种方向性，因此它们保留边缘方面的能力有限。

各向异性扩散(Anisotropic Diffusion)最大特点是滤波过程具有很强的方向性。它根据边缘与匀质区域的差异采用不同的处理策略，如在垂直边缘方向上，采用较弱的平滑以保留它们，平行边缘方向上的匀质区域，则应用较强的平滑，以抑制斑点。虽然各向异性扩散的性能优于大多数斑点滤波方法，但它存在以下不足：(1)基于空间域与灰度梯度信息，由于噪声与信号混叠在一起，因此影响了其抑制斑点噪声与保留细节特征的能力；(2)没有考虑斑点的乘性噪声模型，在灰度值较小的暗区域，它对斑点的抑制作用较强，而在灰度值较强的高亮度区域，其作用甚为有限。

传统的各向异性扩散方法为：

∂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)---(1)]]>

其中为图像灰度梯度，div表示散度(divergence)，c(x，y，z，t)为扩散系数，其定义为：