[发明专利]自适应非局部均值超声图像去噪方法及系统

说明书

本发明提供了一种自适应非局部均值超声图像去噪方法及系统。方法包括：采集图像：利用超声机器对病源器官进行图像拍摄，取得符合要求的超声图像，完成图像采集；导出图像：将采集得到的超声图像从超声机器中导出为序列图像，将所述序列图像按照BMP图像格式写入到BMP图像文件夹中；建立超声噪声模型；去噪：对建立的所述超声噪声模型去噪，得到去噪后的超声噪声模型；输出图像：将超声图像输入至去噪后的超声噪声模型，输出去噪后超声图像。该方法将蜂群算法引入NLM参数的寻优求解，蜂算法迭代寻优的特性寻找NLM算法的最优λ，M和P参数，以此得到自适应超声图像去噪模型，相比现有的超声去噪方法，可以获得去噪后高质量的超声图片。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种自适应非局部均值超声图像去噪方法及系统。

背景技术

由于受超声自身成像原理的影响，超声图像在产生过程中不可避免地会受到斑点噪声的干扰，使得采集的超声图像对比度有限医学专家无法从中获得进一步有用的信息。因此，抑制超声图像中的斑点噪声是对超声图像进行后续分析和处理的重要前提。现有技术中常用的去噪方法以下几种：中值滤波、小波变换、各向异性扩散、非局部均值滤波算法等。但这些方法在用于超声图像的斑点噪声的去除效果并不理想。

发明内容

发明目的：提出一种自适应非局部均值超声图像去噪方法，并进一步提出一种实现上述方法的系统，以解决现有技术存在的上述问题。

第一方面，本发明提出了一种自适应非局部均值超声图像去噪方法，步骤包括：

步骤1、采集图像：按照医学要求，利用超声机器对病源器官进行图像拍摄，取得符合要求的超声图像，完成图像采集；

步骤2、导出图像：将步骤1中采集得到的超声图像从超声机器中导出为序列图像，将所述序列图像按照BMP图像格式写入到BMP图像文件夹中；

步骤3、建立超声噪声模型；

步骤4、去噪：对步骤3中建立的所述超声噪声模型去噪，得到去噪后的超声噪声模型；

步骤5、输出图像：将超声图像输入至去噪后的超声噪声模型，输出去噪后超声图像。

在第一方面的一些可实现方式中，步骤3超声噪声模型如下：

u(x)＝v(x)+v^γ(x)θ(x)

式中，θ(x)是均值为0、方差为σ²的高斯噪声，γ为取决于超声设备和成像过程的一个常数，取γ＝0.5。

在第一方面的一些可实现方式中，步骤4去噪的过程进一步包括：

步骤4-1、利用蜂算法迭代寻优的特性寻找NLM算法的最优λ，M和P参数；

步骤4-2、将最优参数代入NLM算法获得最优滤波器，并对原始图像处理得到滤波图像，以此消除噪声。

在第一方面的一些可实现方式中，步骤4-1进一步包括：

步骤4-1a、初始化蜂群参数；

参数包括确定种群数N、最大迭代次数M、控制参数limit、以及确定搜索空间的范围，在搜索空间中随机生成初始解xi(i＝1,2,3,……,SN)，SN为食物源个数，每个解xi是一个D维的向量，D是问题的维数；

步骤4-1b、初始化之后，整个种群进行引领蜂、跟随蜂和侦查蜂搜寻过程的重复循环，直到达到最大迭代次数M或误差允许值ε；

步骤4-1c、在搜索过程开始阶段，每个引领蜂由下式产生一个新解，并计算其适应度：

其中，i是当前解，k是随机选择的邻域解，是[-1,1]之间符合均匀分布的随机数。