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1、(10)申请公布号 CN 103927715 A (43)申请公布日 2014.07.16 CN 103927715 A (21)申请号 201410094044.5 (22)申请日 2014.03.14 G06T 5/00(2006.01) (71)申请人 中瑞科技 （常州） 有限公司 地址 213022 江苏省常州市新北区衡山路 35 号 (72)发明人 王亮 (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (54) 发明名称 一种超声图像斑点噪声抑制方法 (57) 摘要 本发明提供一种超声图像斑点噪声抑制方 法， 包括以下步骤 ： 1. 从多个空间维度拍。
2、摄提取 含噪超声图像， 对每个空间维度内的含噪图像 进行点对点智能化识别， 获得图像的组织信息 ； 2. 对每个空间维度内的组织信息进行像素点区 域属性分类， 利用局部几何结构将像素点划分为 脉冲区域、 边缘细节区域 ； 3. 根据像素点的分类， 分别对每个空间维度内的含噪组织信息进行斑点 噪声抑制， 获得单维度去噪超声图像 ； 4. 将每个 空间维度的单维度去噪超声图像合成为超声去噪 图像。 首先在成像过程中采用多维度多视处理， 获 得更全面的信息， 再针对多视处理后的成像结果 根据像素点的属性进行分类， 针对不同的属性采 用不同的斑点去噪方法， 能很好的滤除脉冲噪声 而细节点保持不变， 确。
3、保去噪效果和边缘保持度。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 3 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103927715 A CN 103927715 A 1/1 页 2 1. 一种超声图像斑点噪声抑制方法， 其特征在于 ： 包括以下步骤 ： （1） 从多个空间维度拍摄提取含噪超声图像， 对每个空间维度内的含噪图像进行点对 点智能化识别， 获得图像的组织信息 ； （2） 对每个空间维度内的所述组织信息进行像素点区域属性分类， 利用局部几何结构 将像素点划分为脉冲区域、 边缘。
4、细节区域 ； （3） 根据像素点的分类， 分别对每个空间维度内的含噪组织信息进行斑点噪声抑制， 获 得单维度去噪超声图像 ； （4） 将每个空间维度的所述单维度去噪超声图像合成为超声去噪图像。 2.根据权利要求1所述的一种超声图像斑点噪声抑制方法， 其特征在于 ： 步骤 （3） 中对 边缘细节区域进行小波阀贝叶斯去噪， 其处理步骤为 ： （2.1） 对含噪的组织信息做对数变换 ； （2.2） 将对数变换后的含噪组织信息做多尺度小波分解， 获得低频小波系数和高频小 波系数 ； （2.3） 保留低频小波系数， 用贝叶斯改进阀值函数处理各高频小波系数 ； （2.4） 对处理后的高频小波系数和未处理的。
5、低频系数进行小波逆变换， 重构图像 ； （2.5） 经指数变换后获得单维度去噪超声图像。 3.根据权利要求1所述的一种超声图像斑点噪声抑制方法， 其特征在于 ： 步骤 （3） 中对 脉冲区域进行中值滤波去噪， 其处理步骤为 ： （3.1） 以当前像素点为中心， 取出大小为 WW 的窗口内的所有像素点 ； （3.2） 以窗口内所有像素点的邻域中值作为当前像素点降噪后的取值， 进行中值滤波。 权 利 要 求 书 CN 103927715 A 2 1/3 页 3 一种超声图像斑点噪声抑制方法 技术领域 0001 本发明涉及一种超声图像斑点噪声抑制方法， 属于超声图像处理技术。 背景技术 0002 超。
6、声成像过程中因成像环境限制及相干波叠加造成了散斑噪声， 降低了超声成像 系统对目标的分辨能力， 严重影响了超声图像质量。 由此， 衍生出超声图像散斑噪声抑制技 术， 目的在于有效滤除散斑噪声的同时可以保留图像的有用细节及目标物的边缘。现有的 超声图像斑点噪声抑制方法主要采用一些非线性的滤波方法， 如中值滤波、 基于各项异性 扩散方程滤波以及基于小波变换的一些方法等。基于中值滤波的算法计算简单， 但对边缘 的保持和斑噪的滤除效果不好， 容易造成边缘模糊 ； 各向异性扩散方程滤波计算量大的同 时结果有阶梯效应出现， 导致该方法实时性差， 较难在复杂图像中普及。 发明内容 0003 为了解决背景技术。
7、中的不足， 本发明的目的在于克服背景技术的缺陷， 提供一种 超声图像斑点噪声抑制方法， 降低计算量的同时保证去噪效果和边缘保持度， 有效地提高 病灶检测的灵敏度和结构的边缘信息显示， 同时使图像颗粒更细腻。 0004 为达到上述目的， 本发明采用的技术方案为 ： 一种超声图像斑点噪声抑制方法， 其 特征在于 ： 包括以下步骤 ： （1） 从多个空间维度拍摄提取含噪超声图像， 对每个空间维度内的含噪图像进行点对 点智能化识别， 获得图像的组织信息 ； （2） 对每个空间维度内的所述组织信息进行像素点区域属性分类， 利用局部几何结构 将像素点划分为脉冲区域、 边缘细节区域 ； （3） 根据像素点的。
8、分类， 分别对每个空间维度内的含噪组织信息进行斑点噪声抑制， 获 得单维度去噪超声图像 ； （4） 将每个空间维度的所述单维度去噪超声图像合成为超声去噪图像。 0005 本发明一个较佳实施例中， 进一步包括步骤 （3） 中对边缘细节区域进行小波阀贝 叶斯去噪， 其处理步骤为 ： （2.1） 对含噪的组织信息做对数变换 ； （2.2） 将对数变换后的含噪组织信息做多尺度小波分解， 获得低频小波系数和高频小 波系数 ； （2.3） 保留低频小波系数， 用贝叶斯改进阀值函数处理各高频小波系数 ； （2.4） 对处理后的高频小波系数和未处理的低频系数进行小波逆变换， 重构图像 ； （2.5） 经指数变。
9、换后获得单维度去噪超声图像。 0006 本发明一个较佳实施例中， 进一步包括步骤 （3） 中对脉冲区域进行中值滤波去噪， 其处理步骤为 ： （3.1） 以当前像素点为中心， 取出大小为 WW 的窗口内的所有像素点 ； 说 明 书 CN 103927715 A 3 2/3 页 4 （3.2） 以窗口内所有像素点的邻域中值作为当前像素点降噪后的取值， 进行中值滤波。 0007 本发明的有益之处在于 ： 本发明的一种超声图像斑点噪声抑制方法， 首先在成像 过程中采用多维度多视处理， 获得更全面的信息， 再针对多视处理后的成像结果根据像素 点的属性进行分类， 针对不同的属性采用不同的斑点去噪滤波方法，。
10、 中值滤波计算量小， 能 很好的滤除脉冲噪声而细节点保持不变 ； 小波阀贝叶斯去噪更细腻， 确保去噪效果和边缘 保持度。使用后能有效地提高病灶检测的灵敏度和结构的边缘信息显示， 同时使图像颗粒 更细腻。 附图说明 0008 下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。 0009 图 1 是本发明优选实施例的实现流程图 ； 图 2 是本发明中对边缘细节区域进行噪声处理的流程图 ； 图 3 是本发明中对脉冲区域进行噪声处理的流程图。 具体实施方式 0010 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案， 并使本发明的上述目的、 特征 和优点能够更加明显易懂， 下面结合实施例对本发明作进一步。
11、详细的说明。 0011 如图 1 所示， 一种超声图像斑点噪声抑制方法， 包括以下步骤 ： （1） 从多个空间维度拍摄提取含噪超声图像， 对每个空间维度内的含噪图像进行点对 点智能化识别， 获得图像的组织信息 ； （2） 对每个空间维度内的所述组织信息进行像素点区域属性分类， 利用局部几何结构 将像素点划分为脉冲区域、 边缘细节区域 ； （3） 根据像素点的分类， 分别对每个空间维度内的含噪组织信息进行斑点噪声抑制， 获 得单维度去噪超声图像 ； （4） 将每个空间维度的所述单维度去噪超声图像合成为超声去噪图像。 0012 如图 2 所示， 对边缘细节区域进行小波阀贝叶斯去噪， 其处理步骤为 。
12、： （2.1） 对含噪的组织信息做对数变换 ； （2.2） 将对数变换后的含噪组织信息做多尺度小波分解， 获得低频小波系数和高频小 波系数 ； （2.3） 保留低频小波系数， 用贝叶斯改进阀值函数处理各高频小波系数 ； （2.4） 对处理后的高频小波系数和未处理的低频系数进行小波逆变换， 重构图像 ； （2.5） 经指数变换后获得单维度去噪超声图像。 0013 如图 3 所示， 对脉冲区域进行中值滤波去噪， 其处理步骤为 ： （3.1） 以当前像素点为中心， 取出大小为 WW 的窗口内的所有像素点， 一般选取 33 或者 55 的窗口 ； （3.2） 以窗口内所有像素点的邻域中值作为当前像素点。
13、降噪后的取值， 进行中值滤波。 0014 综上， 本发明的一种超声图像斑点噪声抑制方法， 首先在成像过程中采用多维度 多视处理， 获得更全面的信息， 再针对多视处理后的成像结果根据像素点的属性进行分类， 针对不同的属性采用不同的斑点去噪滤波方法， 中值滤波计算量小， 能很好的滤除脉冲噪 说 明 书 CN 103927715 A 4 3/3 页 5 声而细节点保持不变 ； 小波阀贝叶斯去噪更细腻， 确保去噪效果和边缘保持度。 使用后能有 效地提高病灶检测的灵敏度和结构的边缘信息显示， 同时使图像颗粒更细腻。 0015 上述实施例为本发明较佳的实施方式， 但本发明的实施方式并不受所述实施例的 限制， 其它的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、 修饰、 替代、 组合、 简化均 应为等效的置换方式， 都包含在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护范围应该以权 利要求所界定的保护范围为准。 说 明 书 CN 103927715 A 5 1/2 页 6 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103927715 A 6 2/2 页 7 图 3 说 明 书 附 图 CN 103927715 A 7 。