图像优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像优化领域，具体涉及一种图像优化方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待优化图像；对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像；对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。上述方法保证了得到的优化后的优化图像不仅清晰，噪声少，且亮度合适，保证了优化图像的质量。保证了优化图像的质量。保证了优化图像的质量。

【技术实现步骤摘要】
图像优化方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像优化
，具体涉及一种图像优化方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]由于医疗超声诊断技术逐渐完善，目前已经被应用于各个领域，得到了很好的反馈效果。其中，超声图像具有无损、无痛、方便和实时等优点，对超声图像的优化成了医生临床过程中的重中之重。
[0003]超声声波本身的相干特性和人体组织不均匀会使图像在成像过程中出现一些斑点噪声。而斑点噪声的存在大大降低了超声图像质量，继而影响图像的可视性和可读性，甚至会掩盖和模糊超声图像中的某些细节信息。因此，对超声图像进行图像优化成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种图像优化方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决对超声图像进行优化的问题。
[0005]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像优化方法，包括：
[0006]获取待优化图像；
[0007]对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；
[0008]对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；
[0009]对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；
[0010]对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像；
[0011]对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。
[0012]本专利技术实施例提供的图像优化方法，获取待优化图像，然后，对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，保证了得到的第一平滑图像的边缘较为清晰且内部噪声较少。并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像，减少了第二平滑图像中的噪声。然后，对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像，保证了得到的第一锐化图像边缘较清晰且内部噪声较少，且起到图像增强的效果。对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像，保证了生成的第二锐化图像更加清晰且噪声更小。对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像，去除了锐化步骤中产生的噪声，保证了生成的第三平滑图像更加平滑。然后对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像，保证了得到的优化后的优化图像不仅清晰，噪声少，且亮度合适，保证了优化图像的质量。
[0013]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，包括：
[0014]利用导向滤波方法对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到导向滤波第一平滑图像。
[0015]本专利技术实施例提供的图像优化方法，利用导向滤波方法对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到导向滤波第一平滑图像，保证了得到的导向滤波第一平滑图像的边缘较为清晰且内部噪声较少。
[0016]结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像，包括：
[0017]利用高斯滤波平滑算法对待优化图像进行去除高斯噪声平滑处理，得到高斯滤波第二平滑图像。
[0018]本专利技术实施例提供的图像优化方法，利用高斯滤波平滑算法对待优化图像进行去除高斯噪声平滑处理，得到高斯滤波第二平滑图像。保证了得到的高斯滤波第二平滑图像噪声较少。
[0019]结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像，包括：
[0020]利用待优化图像减去第二平滑图像，得到高频边缘锐化图像；
[0021]利用高频边缘锐化图像加上第一平滑图像，得到第一锐化图像。
[0022]本专利技术实施例提供的图像优化方法，利用待优化图像减去第二平滑图像，得到高频边缘锐化图像，保证了得到的高频边缘锐化图像的内部噪声较少，且较为清晰。然后，利用高频边缘锐化图像加上第一平滑图像，得到第一锐化图像，保证了得到的第一锐化图像不仅内部噪声较少，边缘较为清晰，且起到图像增强的效果。
[0023]结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像，包括：
[0024]利用高斯滤波平滑方法对第一锐化图像中的高斯噪声进行去除处理，得到高斯滤波第四平滑图像；
[0025]利用高斯锐化算法对高斯滤波第四平滑图像再次进行锐化处理，得到第二锐化图像。
[0026]本专利技术实施例提供的图像优化方法，利用高斯滤波平滑方法对第一锐化图像中的高斯噪声进行去除处理，得到高斯滤波第四平滑图像，保证了得到的高斯滤波第四平滑图像中的噪声更少。然后，利用高斯锐化算法对高斯滤波第四平滑图像再次进行锐化处理，得到第二锐化图像。增强了第二锐化图像中的细节，同时达到了对全局进行锐化的目的。保证了得到的第二锐化图像的噪声更小，且清晰性更好。
[0027]结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，利用高斯锐化算法对高斯滤波第四平滑图像再次进行锐化处理，得到第二锐化图像，包括：
[0028]利用待优化图像减去高斯滤波第四平滑图像，得到第二锐化图像。
[0029]本专利技术实施例提供的图像优化方法，利用待优化图像减去高斯滤波第四平滑图像，得到第二锐化图像，增强了第二锐化图像中的细节，同时达到了对全局进行锐化的目的。保证了得到的第二锐化图像的噪声更小，且清晰性更好。
[0030]结合第一方面，在第一方面第六实施方式中，对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像，包括：
[0031]获取第三平滑图像中的第一亮度最大值和第一亮度最小值，以及优化图像对应的预设亮度最大值和预设亮度最小值；
[0032]根据第一亮度最大值、第一亮度最小值以及预设亮度最大值和预设亮度最小值与第三平滑图像之间关系，对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。
[0033]本专利技术实施例提供的图像优化方法，获取第三平滑图像中的第一亮度最大值和第一亮度最小值，以及优化图像对应的预设亮度最大值和预设亮度最小值，然后，根据第一亮度最大值、第一亮度最小值以及预设亮度最大值和预设亮度最小值与第三平滑图像之间关系，对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。保证了得到的优化后的优化图像亮度更加合适，实现了全局增强的效果，从而达到图像平滑和增强的目的，保证了生成的优化图像的图像质量。
[0034]根据第二方面，本专利技术实施例还提供了一种图像优化装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取待优化图像；
[0036]保边锐化模块，用于对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；
[0037]锐化模块，用于对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；
[0038]生成模块，用于对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；
[0039]平滑模块，用于对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像优化方法，其特征在于，包括：获取待优化图像；对所述待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对所述待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；对所述第一平滑图像和所述第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；对所述第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；对所述第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像；对所述第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，包括：利用导向滤波方法对所述待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到导向滤波第一平滑图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像，包括：利用高斯滤波平滑算法对所述待优化图像进行去除高斯噪声平滑处理，得到高斯滤波第二平滑图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一平滑图像和所述第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像，包括：利用所述待优化图像减去所述第二平滑图像，得到高频边缘锐化图像；利用所述高频边缘锐化图像加上所述第一平滑图像，得到所述第一锐化图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像，包括：利用高斯滤波平滑方法对所述第一锐化图像中的高斯噪声进行去除处理，得到高斯滤波第四平滑图像；利用高斯锐化算法对所述高斯滤波第四平滑图像再次进行锐化处理，得到所述第二锐化图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用高斯锐化算法对所述高斯滤波第四...

【专利技术属性】
技术研发人员：周哲哲，何琼，邵金华，孙锦，罗建文，钟长镐，李时悦，冯家欣，
申请(专利权)人：清华大学广州医科大学附属第一医院广州呼吸中心，
类型：发明
国别省市：