【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于机器视觉的超声影像辅助定位方法。
技术介绍
1、基于机器视觉的超声影像辅助定位方法是利用图像处理和计算机视觉技术，结合超声影像来辅助医生进行手术定位和导航；它可以提高手术的准确性和安全性，帮助医生更好的理解病变位置、周围结构以及操作区域；由于超声图像中通常存在着一定程度的噪声，需要对超声影像进行去噪操作；非局部均值滤波（non-local means filtering）算法是一种常用的去噪算法，它通过构建一个搜索窗口，计算待滤波像素点和搜索窗口内其它像素点的相似性，根据相似性来确定搜索窗口内每个像素点的权重值，然后对搜索窗口内的所有像素点进行加权平均获取待滤波像素点的滤波后值。
2、传统的非局部均值滤波算法在对图像进行滤波的过程中，每一个待滤波像素点的搜素窗口的大小都是相同的；若对医学超声影像中器官或者病变边缘区域的待滤波点搜索窗口设置的过大，会导致边缘像素点和背景区域像素点融合，造成边缘模糊，影响后续的辅助定位。
技术实现思路
1、为了解...
【技术保护点】
1.基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述获取每个膨胀后连通域的若干个灰度波动曲线，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述根据每个灰度波动曲线中像素点的灰度分布情况，获取每个灰度波动曲线的特征值，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述获取每个灰度波动曲线的初始连通域曲线段和膨胀区域曲线段的所有子直线段，包括的具体方法为
5....
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述获取每个膨胀后连通域的若干个灰度波动曲线，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述根据每个灰度波动曲线中像素点的灰度分布情况，获取每个灰度波动曲线的特征值，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述获取每个灰度波动曲线的初始连通域曲线段和膨胀区域曲线段的所有子直线段，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述基于机器视觉的超声影像辅助定位方法，其特征在于，所述根据每个灰度波动曲线的特征值，获取每个膨胀后连通域的膨胀有效因子，包括的具体方法为：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞杰，黎小梅，夏榕，
申请(专利权)人：大连智驱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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