[发明专利]一种人类胚胎心脏超声图像增强方法

说明书

本发明公开了一种人类胚胎心脏超声图像增强方法，包括以下步骤：S1:计算图像的大津阈值；S2:获取图像的灰度直方图，利用大津阈值计算灰度直方图的裁剪长度，对灰度直方图进行裁剪并且将裁去的部分分配给所有灰度级得到新灰度直方图；S3:将新灰度直方图映射成新图像：计算灰度累计频率和灰度映射函数、利用灰度映射函数将每一个灰度级映射到新的灰度级得到增强后图像。本发明公开的方法在增强的过程中对图像的对比度做出了限制，有效地避免了因为增强后图像对比度过高而产生的图像噪声放大的问题，对医学图像尤其是人类胚胎心脏超声图像这类本身就含有较多噪声的图像来说效果更加明显。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人类胚胎心脏超声图像增强方法。

背景技术

目前，超声技术是检测胎儿心脏是否健康的重要手段，但是由于胎儿的特殊性，超声需要额外穿过胎儿母亲的腹部脂肪才能针对胚胎心脏进行成像，这就导致超声图像往往会存在比其他情况下更低的对比度。针对这种情况，目前的解决方法有以下几种，首先是依据医疗人员的经验，利用未处理的超声图像进行诊断，这种方法对医疗人员的技术水平要求非常高，会消耗大量时间和精力，并且容易造成误诊；第二个是利用直方图均衡化或者微分掩模的方法对图像进行增强，这种方法可以在一定程度上提高对比度，但是这种方法对图像质量的要求比较高并且无法针对图像进行自适应的增强；最后是利用机器学习的方法，使用大量的人类胚胎心脏的超声图像作为训练集，最后得到增强的效果，这种方法需要大量的数据作为训练集，而临床上这些数据很难获得，并且这种方法对硬件的要求很高，耗时也比较长。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种人类胚胎心脏超声图像增强方法，包括以下步骤：

S1:计算超声图像的大津阈值；

S2:获取超声图像的灰度直方图，利用大津阈值计算灰度直方图的裁剪长度，对灰度直方图进行裁剪并且将裁去的部分分配给所有灰度级得到新灰度直方图；

S3:将新灰度直方图映射成新图像：计算灰度累计频率和灰度映射函数、利用灰度映射函数将每一个灰度级映射到新的灰度级得到增强后图像。

所述计算超声图像的大津阈值具体采用如下方式：

S11：统计灰度值大于阈值T和小于阈值T的像素出现的概率：对于长宽为 M×N的图像，图像中像素值小于阈值T的像素个数记为N₀，像素值大于阈值T 的像素个数记为N₁，则灰度值小于阈值T和大于阈值T的像素在图像中出现的概率分别为：

其中ω₀+ω₁＝1，N₀+N₁＝M×N；

S12：计算类间方差：设μ₀为概率ω₀对应的像素平均灰度，μ₁为ω₁对应的像素平均灰度，μ＝ω₀μ₀+ω₁μ₁为整幅图像的平均灰度，则类间方差为

g＝ω₀ω₁(μ₀μ₁)²

S13：采取遍历的方法得到g取最大值时对应的阈值T即为大津阈值。

S2具体采用如下方式：

S21：计算图像的灰度直方图：首先对图像灰度级进行统计，每获取一个像素灰度值，则对应的灰度级像素数量加1，遍历整幅图像即获得整幅图像的灰度直方图H；