超声图像的处理方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种超声图像的处理方法及装置，用于解决如何在图像层面提高超声图像边缘的清晰度和对比度的问题。本申请中对超声图像进行多尺度分解，对其中至少一个尺度的图像进行边缘提取，并基于结构张量矩阵获取该尺度图像的特征值和特征向量，然后基于特征值和特征向量构建扩散张量来提高图像质量，由此实现了采用结合边缘检测算法的非线性扩散方法对超声图像进行优化处理，优化了该尺度超声图像的边缘和对比度。然后对多个尺度的超声图像进行重建，得到高质量的超声图像。得到高质量的超声图像。得到高质量的超声图像。

【技术实现步骤摘要】
超声图像的处理方法及装置


[0001]本申请涉及超声图像处理
，尤其涉及一种超声图像的处理方法及装置。

技术介绍

[0002]医学超声成像可以做到实时查看病变组织的内部结构，并且不像CT等存在辐射损害，目前被广泛应用于临床检查中。
[0003]但相比于CT等其他医学图像，超声图像存在边缘不够清晰、对比度低等缺点。当诊断过程中对病变区域的边缘清晰度有较高需求时，超声图像的缺陷可能会影响到临床医生的诊断结果。
[0004]针对超声图像部分边缘清晰度不够、对比度低等问题，可以从信号层面和图像层面进行优化。在信号层面进行优化，主要是为了减少接收信号中旁瓣分量、栅瓣分量、噪声分量等成分，提高波束合成的准确率；在图像层面进行优化，主要是利用图像后处理技术提高图像对比度、边缘的清晰度等，进而改善图像的质量。
[0005]基于信号层面的处理方案，是对源头信号的优化过程很容易破坏原始信号的结构，造成有用信号的缺失，并且由于原始信号的数据量较大，优化过程中引入的计算复杂度对系统成像的实时性是一种考验。
[0006]基于图像层面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理超声图像；对所述待处理超声图像进行多尺度分解，得到多个尺度的子图；所述多个尺度的子图中包括第一类子图和第二类子图；所述第一类子图为基于预设规则选取的目标尺度的子图；调整所述第一类子图的对比度；对所述第一类子图进行边缘提取，得到所述第一类子图中各像素点的边缘显著性参数；以及，基于结构张量矩阵获取所述第一类子图的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量构建扩散张量；采用所述扩散张量和所述边缘显著性参数对所述第一类子图进行扩散处理；对所述第一类子图和第二类子图执行重建操作，得到与所述待处理超声图像的尺寸相同的目标超声图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一类子图进行边缘提取，得到所述第一类子图中各像素点的边缘显著性参数，具体包括：将所述第一类子图转换到频域，得到频域信息；基于所述频域信息得到带通滤波器的在各像素点处的各方向尺度的偶对称滤波响应和奇对称滤波响应；针对每个像素点，基于所述像素点的各方向尺度的所述偶对称滤波响应和所述奇对称滤波响应确定所述像素点的边缘显著性参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素点的各方向尺度的所述偶对称滤波响应和所述奇对称滤波响应确定所述像素点的边缘显著性参数，具体包括：基于以下公式确定所述像素点的边缘显著性参数：其中，PAS为边缘显著性参数、odd
s
为所述像素点在方向尺度s下的奇对称滤波响应、even
s
为方向尺度s下的偶对称滤波响应、T
s
为方向尺度s下的噪声估计、ε为大于0的常数。4.根据权利要求1
‑
3中任一所述的方法，其特征在于，所述基于结构张量矩阵获取所述第一类子图的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量构建扩散张量，具体包括：基于所述第一类子图的两个特征值之间的差值确定边缘判断因子，所述边缘判断因子与所述差值具有正相关关系；获取所述边缘判断因子所在的取值范围对应的目标特征值作为第一特征值，并将预设常数值确定为第二特征值...

【专利技术属性】
技术研发人员：付传卿，
申请(专利权)人：青岛海信医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：