本發(fā)明涉及圖像處理，具體涉及一種用于超聲圖像的智能處理方法。

背景技術(shù)：

1、由于人體內(nèi)各組織聲阻不同，不同組織反射的聲音也會有差異，超聲可以體現(xiàn)出不同組織的聲信號，顯示不同的亮度，在二維聲像圖上，通常把人體組織反射回聲強(qiáng)度分為四級，即高回聲、等回聲、低回聲、無回聲。相較于x線、ct等，超聲無電離輻射，且成像速度快，對軟組織及血流有較好的成像效果。目前，圖像分割在醫(yī)學(xué)診斷中十分重要，能用于可視化分析、圖像引導(dǎo)放療和手術(shù)等。

2、但超聲圖像存在高散斑噪聲、低信噪比和強(qiáng)度不均等問題，現(xiàn)有技術(shù)對于這些問題進(jìn)行處理的方式為：均值濾波降噪。均值濾波降噪處理方法為，計算每一個像素點周圍像素點（包括該點）的平均值，作為該像素點濾波之后的值，通常取以該像素點為中心的矩形窗口內(nèi)的所有像素點來計算平均值。在進(jìn)行均值濾波處理時若選取的均值濾波窗口越大，則降噪效果越好，但圖像邊緣細(xì)節(jié)丟失越嚴(yán)重；若選取的窗口越小，則邊緣細(xì)節(jié)保存的越多，但降噪效果越差。然而傳統(tǒng)的均值濾波器是選用固定大小的模板去處理超聲圖像，這樣就會造成去噪效果不明顯或圖像邊緣丟失嚴(yán)重的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種用于超聲圖像的智能處理方法，以解決現(xiàn)有的問題。

2、本發(fā)明的一種用于超聲圖像的智能處理方法采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明一個實施例提供了一種用于超聲圖像的智能處理方法，該方法包括以下步驟：

4、獲取肝臟超聲圖像的灰度圖；

5、獲取灰度圖上若干個窗口大小下的所有濾波窗口；根據(jù)灰度圖上每個窗口大小下的濾波窗口內(nèi)像素點的灰度值分布差異，獲取灰度圖上每個窗口大小下的全局第一離散程度；根據(jù)全局第一離散程度得到最優(yōu)初始全局濾波窗口；

6、根據(jù)最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)像素點的分布情況，獲取最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景區(qū)域概率、最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的第二離散程度和最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景連通域平均面積；根據(jù)前景區(qū)域概率、第二離散程度和前景連通域平均面積得到窗口調(diào)整參數(shù)；根據(jù)窗口調(diào)整參數(shù)得到每個像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小；

7、根據(jù)所有像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小對灰度圖進(jìn)行濾波去噪，獲得去噪后的灰度圖。

8、優(yōu)選的，所述獲取灰度圖上若干個窗口大小下的所有濾波窗口，包括的具體步驟如下：

9、預(yù)設(shè)一個窗口參數(shù)，將灰度圖中任意一個像素點記為目標(biāo)像素點，以為起始，步長為2進(jìn)行遞增，以目標(biāo)像素點為中心像素點構(gòu)建大小下的濾波窗口，直至大于灰度圖邊長的二分之一，停止遞增，獲得灰度圖上的若干個窗口大小下的所有濾波窗口。

10、優(yōu)選的，所述根據(jù)灰度圖上每個窗口大小下的濾波窗口內(nèi)像素點的灰度值分布差異，獲取灰度圖上每個窗口大小下的全局第一離散程度，包括的具體步驟如下：

11、對于灰度圖上任意一個窗口大小下的濾波窗口，將所述窗口大小下的每個濾波窗口內(nèi)所有像素點的灰度值方差的累加和，作為所述窗口大小下的全局第一離散程度。

12、優(yōu)選的，所述根據(jù)全局第一離散程度得到最優(yōu)初始全局濾波窗口，包括的具體步驟如下：

13、將所有窗口大小下的全局第一離散程度中最小第一離散程度對應(yīng)的窗口大小，記為目標(biāo)窗口大?。粚⒛繕?biāo)窗口大小下的濾波窗口作為最優(yōu)初始全局濾波窗口。

14、優(yōu)選的，所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景區(qū)域概率的獲取方法如下：

15、利用大津閾值法獲取灰度圖的大津閾值k，對于任意一個最優(yōu)初始全局濾波窗口，將所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)灰度值大于k的像素點數(shù)量與所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)所有像素點的數(shù)量的比值，作為所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景區(qū)域概率。

16、優(yōu)選的，所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的第二離散程度的獲取方法如下：

17、對于任意一個最優(yōu)初始全局濾波窗口，將所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)所有像素點的灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差，作為所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的第二離散程度。

18、優(yōu)選的，所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景連通域平均面積的獲取方法如下：

19、對于任意一個最優(yōu)初始全局濾波窗口，記最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)灰度值大于k的像素點組成連通域的數(shù)量為，最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景連通域平均面積的計算表達(dá)式為：

20、

21、式中，表示最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)大于閾值k的連通域的平均面積；表示最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)灰度值大于k的像素點組成的第個連通域的面積。

22、優(yōu)選的，所述根據(jù)前景區(qū)域概率、第二離散程度和前景連通域平均面積得到窗口調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：

23、對于灰度圖中任意一個像素點的最優(yōu)初始全局濾波窗口，將所述最優(yōu)初始全局濾波窗口對應(yīng)的窗口大小下的全局第一離散程度、所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的第二離散程度以及所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景連通域平均面積的倒數(shù)，這三者的乘積，記為所述像素點的最優(yōu)初始全局濾波窗口大小下的窗口調(diào)整參數(shù)。

24、優(yōu)選的，所述根據(jù)窗口調(diào)整參數(shù)得到每個像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小，包括的具體步驟如下：

25、以最優(yōu)初始全局濾波窗口為起始，將最優(yōu)初始全局濾波窗口記為，將以步長為2進(jìn)行增加，直至大于灰度圖邊長的二分之一，得到若干個全局濾波窗口的大小，對于灰度圖中任意一個像素點，獲取所述像素點的不同全局濾波窗口大小下的窗口調(diào)整參數(shù)，將窗口調(diào)整參數(shù)的最小值對應(yīng)的全局濾波窗口大小作為所述像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小。

26、優(yōu)選的，所述根據(jù)所有像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小對灰度圖進(jìn)行濾波去噪，獲得去噪后的灰度圖，包括的具體步驟如下：

27、將所有像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小輸入均值濾波算法，對灰度圖進(jìn)行濾波操作得到去噪后的灰度圖。

28、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是：本發(fā)明利用圖像的全局變化得到最優(yōu)的全局濾波窗口，根據(jù)窗口的像素特征自適應(yīng)調(diào)節(jié)每個像素點的窗口大小進(jìn)行降噪，使得病灶區(qū)域邊緣分割的更清晰，提高了超聲圖像分割的效率。

技術(shù)特征：

1.一種超聲圖像智能分割方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種超聲圖像智能分割方法，其特征在于，所述獲取灰度圖上若干個窗口大小下的所有濾波窗口，包括的具體步驟如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種超聲圖像智能分割方法，其特征在于，所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景區(qū)域概率的獲取方法如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種超聲圖像智能分割方法，其特征在于，所述最優(yōu)初始全局濾波窗口內(nèi)的前景連通域平均面積的獲取方法如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種超聲圖像智能分割方法，其特征在于，所述根據(jù)所有像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小對灰度圖進(jìn)行濾波去噪，獲得去噪后的灰度圖，包括的具體步驟如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于超聲圖像的智能處理方法，包括：獲取肝臟超聲圖像的灰度圖；獲取灰度圖上若干個窗口大小下的所有濾波窗口；根據(jù)全局第一離散程度得到最優(yōu)初始全局濾波窗口；根據(jù)前景區(qū)域概率、第二離散程度和前景連通域平均面積得到窗口調(diào)整參數(shù)；根據(jù)窗口調(diào)整參數(shù)得到每個像素點的自適應(yīng)濾波窗口大?。桓鶕?jù)所有像素點的自適應(yīng)濾波窗口大小對灰度圖進(jìn)行濾波去噪，獲得去噪后的灰度圖；本發(fā)明使得病灶區(qū)域邊緣分割的更清晰，提高了超聲圖像分割的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：顧星星,代鵑,靳飛飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：大連智驅(qū)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30