[发明专利]超声图像的处理方法及处理系统

说明书

本发明提供一种超声图像的处理方法及处理系统；所述方法包括：S1、获取原始的超声图像；S2、对所述原始的超声图像进行非线性相干扩散滤波去噪保边预处理获得预处理超声图像；S3、对所述预处理超声图像的边缘以及非边缘区域进行增强处理以生成增强超声图像；S4、对所述增强超声图像进行锐化去模糊处理生成最终需求的超声图像。本发明可以明显提高图像质量，尤其是去除噪声和对边界的增强作用明显，而且本算法速度很快，可广泛适用于各种需要对超声图像进行实时处理的场合。

技术领域

本发明主要应用于医疗超声诊断技术领域，尤其涉及一种超声图像的处理方法及处理系统。

背景技术

超声图像中，噪声尤其是散斑噪声会掩盖和降低图像某些细节信息，严重影响超声影像的品质；抑制超声图像中的散斑噪声和增强边缘可以极大提高图像质量。

现有的超声图像去噪算法主要有空间域局部统计滤波算法、基于多尺度变换的滤波算法、各向异性扩散滤波算法。

公开号为CN 104299191 A的专利文献“一种超声图像去噪方法及中值滤波方法”中使用多个方向滤波器确定每一像素的局部区域方向，再基于确定的局部方向进行中值滤波；该方案相对传统中值滤波和维纳滤波器，其去噪效果和边缘处理有了一定的提高，但边缘处理仅限于保留而没有增强，边缘连续性也没有改善。

公开号为US5497777A的专利授权文献“Speckle noise filtering inultrasound imaging”对超声图像进行多级小波变换，然后对系数进行阈值修正，最后进行小波反变换；小波阈值法有软阈值法和硬阈值法之分，但是硬阈值法中容易造成小波数据的不连续，从而影响图像的细节，而软阈值法中较大小波系数总数被缩减导致图像过于平滑。

授权公告号为CN 102073994 B的专利文献“基于多尺度各向异性扩散的超声医学图像散斑噪声抑制方法”提出对图像进行小波分解，根据每个尺度下的噪声区域均值确定扩散阈值从而计算扩散参数，利用扩散参数对小波系数进行加权计算再小波反变换；该方法中通过分线性扩散参数对小波系数处理相当于进行了各向异性扩散；该方法比较好的抑制了斑点噪声和增强了边缘，但是过于平滑实质区域清晰度不够。

综上所述，传统空域滤波法可以抑制斑点噪声但是不能增强边缘甚至是可能模糊边缘；小波阈值法处理不管是软阈值还是硬阈值都存在影响图像特征的问题；虽然各向异性扩散滤波可以达到去噪保边的效果，但是容易出现过平滑及部分实质区域清晰度不够的情况。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种超声图像的处理方法及处理系统。

相应的，本发明一实施方式提供的超声图像的处理方法包括以下步骤：

S1、获取原始的超声图像；

S2、对所述原始的超声图像进行非线性相干扩散滤波去噪保边预处理获得预处理超声图像；

S3、对所述预处理超声图像的边缘以及非边缘区域进行增强处理以生成增强超声图像；

S4、对所述增强超声图像进行锐化去模糊处理生成最终需求的超声图像。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述步骤S2具体包括：

P1、根据结构矩阵获取特征向量以及特征值；

其中，J_ρ表示结构矩阵，I_x表示水平梯度，I_y表示垂直梯度，*表示卷积，G_ρ表示标准差为ρ的高斯核，w₁,w₂表示特征向量，μ₁,μ₂表示特征值，T表示转置；

P21、根据所述特征向量和所述特征值构建结构张量；