一种医学图像降噪与增强的处理方法技术

本发明专利技术提供一种实时医学视频图像去噪方法，应用于实时获取或已存储的医学视频图像序列，利用相邻两帧图像的高度相关性，对每一帧视频图像实施时空域的递归的滤波处理，滤波窗口的大小可以根据噪音水平自适应地来调节。本发明专利技术结合时域的运动补偿方法和空域上的降噪增强算法，针对图像当前像素点，应用运动补偿方法和形态学算子检测运动区域、噪音区域和背景区域，在噪音区域中估计图像的整体噪音水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对获取的医学图像进行降噪与增强的方法。
技术介绍
医学超声B模式图像中通常存在大量的斑点噪声，会给超声图像质量带来明显的 下降，并掩盖了某些重要组织的病变，这给医生的诊断和识别某些特定的疾病带来了较大 的困难，并且会有漏诊和误诊的风险。通常采用滤波的方法来抑制信号的高频部分，在滤去噪声的同时也会将有用的边 缘信息去除，例如邻域平均法、中值滤波法都会将图像中有临床意义的边缘和细节会过平 滑；由此，一些基于边缘保留的滤波算法得到迅速的发展，例如各向异性滤波(anisotropic diffusion)，BM3D，和nonlocal means等医学图像去噪技术。这给在医学图像后处理阶段 提高医学图像质量提供了一个巨大的空间。各向异性滤波器是基于物理学中的扩散方程发展起来的。Perona和Mal ik于1990 将其引入到图像处理当中作为一种边界保留(edge-preserving)平滑滤波器，其成果发表 在 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol· 12 中的名 为〃 Scale space and edge detection using anisotropic diffusion/r 白勺文章中。他H 的扩散方程如下It = div(g(Vl)Vl) ο其中I代表图像，It为原图像对进化时间t的偏导数，g( ·)为一个与梯度相关的 0到1的标量，称作扩散系数。进化时间t也可以看成是尺度空间里的尺度，即t越大，图像越平滑。根据显式离散化方案，图像I在进化时间t可以表达为权利要求1.，特征在于，其给定一幅医学图像I后包括以 下步骤A.使用多尺度模型将输入图像I分解为L个尺度，设0为原图尺度，L-I为最小尺寸尺度；B.从最小尺度图像开始，设当前图像为u，a.判断图像u是否需要处理，如不需要，跳到步骤d，b.使用分割算法将u分为噪音区域与结构体区域，c.使用方向性各向异性滤波器，在噪音区域进行N次扩散滤波，在结构体区域进行S次 平滑扩散滤波，N和S为非负整数，d.升采样结果到下一个大尺度并使用多尺度模型进行重建，e.将重建结果设为u并重复步骤a到e直到u达到尺度0，f.当u达到尺度0时，判断图像u是否需要处理，如果需要，执行步骤b到c，否则直接 输出u ；C.对滤波结果进行后处理或直接输出结果。2.根据权利要求1所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于当所述的多尺度 模型中的尺度数量为1时，其特征为，A.使用分割算法将I分为噪音区域与结构体区域，B.使用方向性各向异性滤波器，在噪音区域进行N次扩散滤波，在结构体区域进行S次 平滑扩散滤波，N和S为非负整数，C.对滤波结果进行后处理或直接输出结果。3.根据权利要求1或2所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于所述分割算 法可包含以下步骤A.对于当前图像u，进行一致性检测κ，B.使用预设阈值或自动阈值检测算法，对κ进行噪音区域与结构体区域分割，获得的阈值作为扩散滤波阈值。4.根据权利要求1或2所述的一种医学图像降噪和增强方法，特征在于，在噪音区域 中，扩散沿梯度与切线方向同时进行，以达到平滑噪音区域的目的。5.根据权利要求1或2所述的一种医学图像降噪和增强方法，特征在于，在结构体区域 中，扩散主要沿梯度方向进行，以达到增强结构体的目的。6.根据权利要求1或2所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于对滤波图像 的后处理包括对比度增强。7.根据权利要求1或2所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于对滤波图像 的后处理包括原始输入图像融合。8.根据权利要求1所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于在使用多尺度模 型进行重建之前，对当前尺度下的残值图像也进行方向性的各项异性滤波。9.根据权利要求1所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于所述的多尺度模 型为拉普拉斯金字塔模型。10.根据权利要求1所述的一种医学图像降噪和增强方法，其特征在于判断在某一尺 度上的图像是否需要进行处理由用户预先设置。全文摘要本专利技术提供一种实时医学视频图像去噪方法，应用于实时获取或已存储的医学视频图像序列，利用相邻两帧图像的高度相关性，对每一帧视频图像实施时空域的递归的滤波处理，滤波窗口的大小可以根据噪音水平自适应地来调节。本专利技术结合时域的运动补偿方法和空域上的降噪增强算法，针对图像当前像素点，应用运动补偿方法和形态学算子检测运动区域、噪音区域和背景区域，在噪音区域中估计图像的整体噪音水平。文档编号G06T5/00GK102136138SQ20111007518公开日2011年7月27日 申请日期2011年3月28日 优先权日2011年3月28日专利技术者张羽, 潘梁亮, 田镇魁, 陆汇海 申请人:深圳市蓝韵实业有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种医学图像降噪与增强的处理方法，特征在于，其给定一幅医学图像Ｉ后包括以下步骤：Ａ．使用多尺度模型将输入图像Ｉ分解为Ｌ个尺度，设０为原图尺度，Ｌ－１为最小尺寸尺度；Ｂ．从最小尺度图像开始，设当前图像为ｕ，ａ．判断图像ｕ是否需要处理，如不需要，跳到步骤ｄ，ｂ．使用分割算法将ｕ分为噪音区域与结构体区域，ｃ．使用方向性各向异性滤波器，在噪音区域进行Ｎ次扩散滤波，在结构体区域进行Ｓ次平滑扩散滤波，Ｎ和Ｓ为非负整数，ｄ．升采样结果到下一个大尺度并使用多尺度模型进行重建，ｅ．将重建结果设为ｕ并重复步骤ａ到ｅ直到ｕ达到尺度０，ｆ．当ｕ达到尺度０时，判断图像ｕ是否需要处理，如果需要，执行步骤ｂ到ｃ，否则直接输出ｕ；Ｃ．对滤波结果进行后处理或直接输出结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陆汇海，张羽，田镇魁，潘梁亮，
申请(专利权)人：深圳市蓝韵实业有限公司，
类型：发明
国别省市：94