超声图像的降噪方法和电子设备技术

本申请涉及超声技术领域，尤其涉及一种超声图像的降噪方法和电子设备，用于解决如何对图像滤波时既能很好地抑制相干斑噪声，又能很好地保持边缘信息的问题。本申请通过设置滤波窗口，只对窗口内的图像进行滤波操作。若窗口内的图像质量大于图像质量阈值，则证明图像质量较高，此时即时采用Lee滤波算法进行滤波，也能在抑制相干斑噪声的同时保证图像的边缘信息。若窗口内的图像质量小于等于图像质量阈值，且滤波窗口的尺寸小于窗口最小值，则证明图像质量较低，此时采用梯度算子进行滤波，则避免了相干斑噪声抑制效果并不理想的问题，并且避免了边缘信息被破坏。且避免了边缘信息被破坏。且避免了边缘信息被破坏。

【技术实现步骤摘要】
超声图像的降噪方法和电子设备


[0001]本申请涉及超声
，尤其涉及一种超声图像的降噪方法和电子设备。

技术介绍

[0002]在相关技术中，通常采用Lee滤波方法对超声图像进行滤波操作。经典的Lee滤波去噪算法，是以相干斑噪声点完全发育乘性模型上构建的，对于未发育完全的相干斑噪声抑制效果并不理想，采用改进型Lee滤波去噪可以很好地抑制相干斑噪声，但边缘信息被破坏。因此需要解决如何对图像滤波时既能很好地抑制相干斑噪声，又能很好地保持边缘信息的问题。

技术实现思路

[0003]本申请公开了一种超声图像的降噪方法和电子设备，用于解决如何对图像滤波时既能很好地抑制相干斑噪声，又能很好地保持边缘信息的问题。
[0004]第一方面，本申请提出了一种超声图像的降噪方法，所述方法包括：
[0005]获取所述超声图像的滤波窗口内的图像质量；
[0006]若所述图像质量大于图像质量阈值，则采用Lee滤波方法对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理；
[0007]若所述图像质量小于或等于所述图像质量阈值，且所述滤波窗口的尺寸小于窗口最小值，则为所述滤波窗口选择梯度算子，并采用所述梯度算子对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理。
[0008]在一种实施例中，基于以下方法确定所述图像质量阈值：
[0009][0010]其中ya表示所述超声图像中所有像素点的灰度值集合，yb表示所述窗口阈值内所有像素点的灰度值集合，var为方差函数，Tw表示所述图像质量阈值。
[0011]在一种实施例中，所述为所述滤波窗口选择梯度算子，包括：
[0012]将所述滤波窗口内的超声图像划分成n*n个子区域，其中n为候选梯度算子的阶数；
[0013]采用各所述子区域的像素均值构建预处理图像；
[0014]采用各所述候选梯度算子分别对所述预处理图像进行卷积操作，得到各候选梯度算子的滤波结果；
[0015]选择滤波结果最优的候选梯度算子作为所述调整后的滤波窗口的梯度算子。
[0016]在一种实施例中，所述采用Lee滤波方法对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理，包括：
[0017]基于以下权重系数确定公式确定权重系数：
[0018][0019]基于所述权重系数，对所述滤波窗口内的超声图像进行Lee滤波处理。
[0020]在一种实施例中，所述获取所述超声图像的滤波窗口内的图像质量之前，还包括：
[0021]对所述超声图像进行均衡化处理。
[0022]在一种实施例中，所述方法还包括：
[0023]若所述图像质量小于或等于所述图像质量阈值，且所述滤波窗口的尺寸不小于所述窗口最小值，则降低所述滤波窗口的尺寸，并返回执行所述获取所述超声图像的滤波窗口内的图像质量的步骤。
[0024]在一种实施例中，所述选择滤波结果最优的候选梯度算子，包括：
[0025]确定各滤波结果中各元素的和值；
[0026]选择和值最大的候选梯度算子作为所述滤波结果最优的候选梯度算子。
[0027]在一种实施例中，候选梯度算子包括：
[0028]水平方向上的第一候选梯度算子，垂直方向上的第二候选梯度算子，自水平方向偏移四十五度的第三候选梯度算子，与所述第三候选梯度算子的方向垂直的第四候选梯度算子。
[0029]在一种实施例中，所述获取所述超声图像的滤波窗口内的图像质量，包括：
[0030]采样以下公式确定所述滤波窗口内的图像质量：
[0031][0032]其中ya表示所述超声图像中像素点的灰度值，yc表示所述滤波窗口内像素点的灰度值，var为方差函数。
[0033]第二方面，本申请提出一种电子设备，包括：
[0034]存储器，用于存储处理器可执行指令；
[0035]处理器，被配置为执行所述指令，以实现如第一方面中任一项所述的方法。
[0036]第三方面，本申请提出一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时，使得终端设备能够执行如本申请第一方面中提供的任一方法。
[0037]第四方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面中提供的任一方法。
[0038]本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0039]本申请通过设置滤波窗口，只对窗口内的图像进行滤波操作。若窗口内的图像质量大于图像质量阈值，则证明图像质量较高，此时即时采用Lee滤波算法进行滤波，也能在抑制相干斑噪声的同时保证图像的边缘信息。若窗口内的图像质量小于等于图像质量阈值，且滤波窗口的尺寸小于窗口最小值，则证明图像质量较低，此时采用梯度算子进行滤波，则避免了相干斑噪声抑制效果并不理想的问题，并且避免了边缘信息被破坏。
[0040]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不
能限制本公开。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本申请实施例中提供的电子设备的示意图；
[0043]图2为本申请实施例中提供的超声图像的降噪方法的流程示意图；
[0044]图3为本申请实施例中提供的选择候选梯度算子的流程示意图；
[0045]图4为本申请实施例中提供的滤波窗口示意图。
具体实施方式
[0046]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0047]其中，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；文本中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
[0048]以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0049]为了便于理解，本申请对一些名词先进行解释。
[0050]最小均方误差：是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量，当度量的值最小时即为最小均方误差。
[0051]最小均方误差准则：选择一组时域采样值,采用最小均方误差算法,以使均方误差最小,从而达到最优化设计。
[0052]在相关技术中，通常采用Lee滤波方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声图像的降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述超声图像的滤波窗口内的图像质量；若所述图像质量大于图像质量阈值，则采用Lee滤波方法对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理；若所述图像质量小于或等于所述图像质量阈值，且所述滤波窗口的尺寸小于窗口最小值，则为所述滤波窗口选择梯度算子，并采用所述梯度算子对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于以下方法确定所述图像质量阈值：其中ya表示所述超声图像中所有像素点的灰度值集合，yb表示所述窗口阈值内所有像素点的灰度值集合，var为方差函数，Tw表示所述图像质量阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述滤波窗口选择梯度算子，包括：将所述滤波窗口内的超声图像划分成n*n个子区域，其中n为候选梯度算子的阶数；采用各所述子区域的像素均值构建预处理图像；采用各所述候选梯度算子分别对所述预处理图像进行卷积操作，得到各候选梯度算子的滤波结果；选择滤波结果最优的候选梯度算子作为所述调整后的滤波窗口的梯度算子。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用Lee滤波方法对所述滤波窗口内的超声图像进行滤波处理，包括：基于以下权重系数确定公式确定权重系数：基于所述权重系数，对所述滤波窗口内的超声图像进行Lee滤波处理。5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱静雯，王琦，
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：