專利名稱：超聲圖像增強與噪聲抑制的方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及超聲成像，更具體地，涉及超聲圖像增強與噪聲抑 制的方法及其裝置。
背景技術(shù)：
超聲圖像增強與噪聲抑制是一種以提高超聲圖像質(zhì)量為目的的 圖像處理技術(shù)。
在超聲成像中，由一個超聲換能器矩陣發(fā)射超聲波束，遇人體 內(nèi)的組織反射產(chǎn)生回波信號，返回的回波信號被同 一超聲換能器矩 陣接收，經(jīng)波束合成后形成一條或多條掃描線上的數(shù)據(jù)。不同位置 的掃描線數(shù)據(jù)經(jīng)對數(shù)壓縮后，組合形成一幅超聲圖像。
提高超聲圖像質(zhì)量的一個重要方面是抑制噪聲。超聲圖像中最 常見的噪聲是斑點噪聲，它是一種存在于所有相干成像系統(tǒng)中的現(xiàn) 象。當(dāng)超聲反射面不光滑，其粗糙度和入射超聲波長相當(dāng)時，不同 反射源產(chǎn)生的回波信號由于相位不同，它們可能疊加也可能相消， 反映為圖像的顆粒感。這些斑點噪聲的存在掩蓋了圖像中的一些有 用信息，在一定程度上影響了醫(yī)生的診斷，因此必須加以抑制。
超聲圖像中另 一種常見的噪聲是管腔噪聲。管腔是指血管內(nèi)部。 管腔內(nèi)血流的回聲很弱，當(dāng)它與組織回聲一并顯示時，將表現(xiàn)為雜 波和噪聲，這對臨床診斷同樣是不利的因素。當(dāng)本發(fā)明只需顯示組 織圖像的時候，管腔內(nèi)應(yīng)當(dāng)盡可能干凈，因此，管腔噪聲也是需要 抑制的對象。
提高超聲圖像質(zhì)量的另 一個重要方面是增強圖像中的重要結(jié)構(gòu) 或特征，例如骨骼、包膜等，這是醫(yī)生診斷器官是否病變的重要依
9據(jù)，需要加以突出以便觀察。超聲圖像增強方法應(yīng)該保留所有可辨 別的結(jié)構(gòu)，包括正常與不正常的結(jié)構(gòu)，同時提供足夠的紋理與對比 度信息。
在本領(lǐng)域中，某些現(xiàn)有技術(shù)將圖像分割為結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū) 域，對結(jié)構(gòu)區(qū)域作方向性濾波和方向性增強，對非結(jié)構(gòu)區(qū)域則作各 向同性濾波。所述方法在一定程度上能實現(xiàn)對超聲圖像的增強和對
噪聲的抑制，但是，它們也存在以下缺點
一，過于復(fù)雜(尤其是其中的圖像分割環(huán)節(jié))，實現(xiàn)難度大， 其實時性無法保證；
二，眾所周知，超聲圖像的分割是長期困擾學(xué)術(shù)界的難題，因 此在某些局部出現(xiàn)錯誤分割在所難免，而所述方法過于依賴分割， 這可能會導(dǎo)致不良的處理結(jié)果；
三，即使有可能做到100%的正確分割，該方法對兩類區(qū)域采取 截然不同的處理方式，也將帶來明顯的人工痕跡，從而影響所得圖 像的質(zhì)量；
四，該方法主要是針對斑點噪聲設(shè)計的，對管腔噪聲僅僅是順 帶地稍有抑制作用，效果并不明顯。
因此，需要設(shè)計這樣的方法和裝置它們能在增強所得超聲圖 像和抑制斑點噪聲的同時，對管腔噪聲也產(chǎn)生明顯的抑制，而且引 入的人工痕跡不明顯。

發(fā)明內(nèi)容
通過提供一種改善超聲圖像質(zhì)量的方法和裝置，本發(fā)明較好地 實現(xiàn)了既增強圖像中的細節(jié)和特征，又抑制圖像中的斑點噪聲和管 腔噪聲的目的。同時，由于采用'了模糊處理技術(shù)，使得所得圖像中 的人工痕跡不明顯。
總體上，本發(fā)明的方法包括對原始圖像進行去噪，以去除其 中的管腔噪聲，得到去噪圖像；對所述去噪圖像進行平滑，以去除
10其中的斑點噪聲，得到平滑圖像；對所述平滑圖像進行銳化，以增 強其中的細節(jié)和特征，得到銳化圖像；將所述去噪圖像、所述平滑 圖像和所述銳化圖像進行融合，以得到融合圖像。
另一方面，總體上，本發(fā)明的裝置包括去噪模塊，用于對原 始圖像進行去噪，以去除其中的管腔噪聲，得到去噪圖像；平滑模 塊，用于對所述去噪圖像進行平滑，以去除其中的斑點噪聲，得到 平滑圖像；銳化模塊，用于對所述平滑圖像進行銳化，以增強其中 的細節(jié)和特征，得到銳化圖像；融合模塊，用于將所述去噪圖像、 所述平滑圖像和所述銳化圖像進行融合，以得到融合圖像。
具體而言，根據(jù)本發(fā)明的第一個方面，提供了一種用于改善圖 像質(zhì)量的方法，所述方法定義水平方向為方向1，所述方向1逆時針 旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向2，垂直于所述方向1的方向為方向3， 所述方向1順時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向4，并包括對圖像中的 斑點噪聲進行抑制，其特征在于，抑制圖像中的斑點噪聲包括(1) 對輸入圖像中的每個像素，分別計算所述4個方向上的 ^ -c4lG。-《|，|《，得到所述輸入圖像的4個經(jīng)過處理 的圖像，G。表示所述像素的灰度，d,、《表示所述4個方向中的一 個方向d上的、分別處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度， = 1,2,3,4 ,且/"l( 。 -G—Alc;。-《|，|c —^ -《|)滿足當(dāng)所述三個像素之間的
灰度差異的絕對值越大時，它的值越大；(2)對所述輸入圖像中的每 個像素，將其所述4個方向上的^值經(jīng)過空間統(tǒng)計處理，得到所述4 個方向上的《值；(3)對所述輸入圖像中'的每個像素，按;1 = /2(^,附) 計算其義值，M表示所述像素的所述W值中的最大值，m表示所述 像素的所述^'值中的最小值，且/2(M,m)滿足當(dāng)M越大或Af相對/n越 大時它的值越大，否則它的值越小，以及力(M，m)的值處于[O,l]范圍 內(nèi)；(4)對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作在所述像素的
m值對應(yīng)的方向上選取分處于所述^f象素兩側(cè)的兩個最鄰近^f象素，將這3個像素的灰度值進行算術(shù)平均，得到，述像素的一個灰度G,; (5) 對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作進行窗口尺寸為w4XA4 的均值濾波，得到所述像素的一個灰度《，w4、 ^為正整數(shù)；(6)對 所述輸入圖像中的每個像素，按G'=/"A,C ,，G,)計算所述像素的處理
后的灰度g',以得到所述輸入圖像的處理后的圖像，且y;(;i,(^,c^)滿 足若所述;i越大則&在g'中所占比重越大，否則g,在g'中所占比重 越大。
根據(jù)本發(fā)明的第二個方面，所述方法還包括(7)將所述輸入圖 像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，執(zhí)行步驟(1)-(7)，直到迭代次 數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)iV或本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得
的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值 為止，并輸出平滑圖像。
根據(jù)本發(fā)明的第三個方面，所述方;還包括:(7)將所述輸入圖像 的處理后的圖像作為新的輸入圖像，并將各個像素的;i值、G,值以及 w值對應(yīng)的方向保持不變，執(zhí)行步驟(4)、 (6)、 (7)，直到迭代次數(shù)達 到預(yù)先指定的次數(shù)AT或本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得的圖 像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為 止，并輸出平滑圖像。
根據(jù)本發(fā)明的第四個方面，最初的輸入圖像是通過對原始圖像 進行如下處理得到的(l)對原始圖像進行窗口尺寸分別為m^x&和 w2xA2的小窗口均值濾波和大窗口均值濾波，mv a!、 w2、 /12為正整 數(shù)；(2)設(shè)定經(jīng)驗常數(shù)"、/ ，并對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操 作令所述像素的閾值r-^-Z),以及若r"，則令r-r， ^為所 述像素在經(jīng)過所述大窗口均值濾波后的所述原始圖像中的灰度；(3) 對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作比較所述像素的4值和r
值，若4〈:r，則按G-力(c ，4,r)對所述像素的灰度進行抑制，否則 不處理所述像素，4為所述像素在經(jīng)過所述小窗口均值濾波后的所
12述原始圖像中的灰度，G為所述像素在所述原始圖像中的灰度，且/4 (G, 4 ， T)滿足當(dāng)4相對于r越小時/4 (G, 4 ，r)相對于G越小。
根據(jù)本發(fā)明的第五個方面，所述方法還包括對所述平滑圖像中的每個像素，按1 = /5(《,(7_1,(71)計算它"經(jīng)過銳化后的灰度，以得
到銳化圖像，(^表示所述像素的灰度，,、 q表示所述像素在第"次迭代過程中求得的Af值對應(yīng)的方向上分處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，"為大于等于l的正整數(shù)，且/;(G,，C,)滿足當(dāng)
所述像素的灰度相對所述最鄰近像素的灰度越大時，y;(《，GU,G。的
值越大。
根據(jù)本發(fā)明的第六個方面，所述方法還包括設(shè)用于得到所述平滑圖像的最初的輸入圖像為^，所述平滑圖像為/2,所述銳化圖像為/3, :fe/ = Va+/2.0-a)+/3.f求圖4象/， 0&^1,且f為正的系數(shù)，
并按(7'=
0 G"<0
G" 0《( "《255將圖像/中各像素的灰度值G"限制在255 G">255 '、范圍內(nèi)。
根據(jù)本發(fā)明的第七個方面，提供了一種用于改善圖像質(zhì)量的裝置，所述裝置定義水平方向為方向1，所述方向1逆時針旋轉(zhuǎn)45度所4尋方向為方向2,垂直于所述方向1的方向為方向3，所述方向1順時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向4，并包括對圖像中的斑點噪聲進行抑制的模塊，其特征在于，所述抑制圖像中的斑點噪聲的模塊包括(l)對輸入圖像中的每個像素，分別計算所述4個方向上的^ -/i(|G。-G—^|( 。-《|，|(^-《|)，得到所述輸入圖像的4個經(jīng)過處理的圖像的單元，G。表示所述像素的&復(fù)，( f,、《表示所述4個方向中的一個方向^上的、分別處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，d = l,2,3,4，且/;(lc o-《1,Id《l)滿足當(dāng)所述三個像素之
間的灰度差異的絕對值越大時，它的值越大；(2)對所述輸入圖像中的每個像素，將其所述4個方向上的^值經(jīng)過空間統(tǒng)計處理，得到所述4個方向上的^'值的單元；(3)對所述輸入圖像中的每個像素，按;i-《(M,m)計算其;i值的單元，M表示所述像素的所述^值中的最大值，w表示所述像素的所述《值中的最小值，且力(M,m)滿足當(dāng)M越大或M相對m越大時它的值越大，否則它的值越小，以及
/2(M,m)的值處于[o,i]范圍內(nèi)；(4)對所述,入圖像中的每個像素執(zhí)行
以下操作的單元在所述像素的m值對應(yīng)的方向上選取分處于所述像
素兩側(cè)的兩個最鄰近像素，將這3個像素的灰度值進行算術(shù)平均，得到所述像素的一個灰度&; (5)對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元進行窗口尺寸為^X/^的均值濾波，得到所述像素的一個灰度巧，w4、 Z^為正整數(shù)；(6)對所述輸入圖像中的每個像素，按G'= /3(義,<^，G,)計算所述像素的處理后的灰度G'以得到所述輸
入圖像的處理后的圖像的單元，且/3(義,<^，(^)滿足若所述義越大則( ，
在G'中所占比重越大，否則(7,在( '中所占比重越大。
才艮據(jù)本發(fā)明的第八個方面，所述裝置還包括(7)將所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，使其經(jīng)過(l)-(7)中的單元的處理，直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)^或本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為止，并輸出平滑圖像的單元。
根據(jù)本發(fā)明的第九個方面，所述裝置還包括(7)將所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，并將各個像素的;i值、( ,值以及m值對應(yīng)的方向保持不變，讓所述新的輸入圖像接受(4)、 (6)、 (7)中的單元的處理，直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)AT或本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為止，并輸出平滑圖像的單元。
根據(jù)本發(fā)明的第十個方面，所述裝置還包括對原始圖像進行處理以得到最初的輸入圖像的模塊，所述模塊包括(l)對原始圖像進行窗口尺寸分別為wx、和v^x/^的小窗口均值濾波和大窗口均值濾波的單元，vv / p w2、 /12為正整數(shù)；(2)設(shè)定經(jīng)驗常數(shù)D、 r,并
14對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元令所述像素的閾值r = 4-p，以及若ro，則令r-r, ^為所述像素在經(jīng)過所述大窗口均值濾波后的所述原始圖像中的灰度；(3)對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元比較所述像素的4值和r值，若^<7，則
按G = /4(g,4，n對所述像素的灰度進行抑制，否則不處理所述〗象素，4為所述像素在經(jīng)過所述小窗口均值濾i后的所述原始圖像中的灰度，G為所述像素在所述原始圖像中的灰度，且厶(( ,4，r)滿足當(dāng)4相對于r越小時厶(( ，4，r)相對于g越小。
根據(jù)本發(fā)明的第十一個方面，所述裝置還包括對所述平滑圖像中的每個像素，按丄-y;(《，GU,《)計算它的經(jīng)過銳化后的灰度以得到銳化圖像的單元，《表示所述像素的灰度，gl,、 g,表示所述像素在第w次迭代過程中求得的M值對應(yīng)的方向上分處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，"為大于等于l的正整數(shù)，且/5(《,(7—,，g,)滿足當(dāng)所述像素的灰度相對所述最鄰近像素的灰度越大時，/5(g,,g—,，g,)的值越大。
根據(jù)本發(fā)明的第十二個方面，所述裝置還包括(l)按/ = /1.。+/2.(1-")+/3.￡求圖像/的單元，/,表示用于得到所述平滑圖像的最初的輸入圖像，/2表示所述平滑圖像，/3表示所述銳化圖像，OSaSl，且e為正的系數(shù)；(2)將圖像/中各像素的灰度值C '按
0 g"<0
g" 0 2 g"《255限制在
范圍內(nèi)的單元。255 g"> 255
通過上述方法和裝置，本發(fā)明較好的實現(xiàn)了前述的發(fā)明目的。
具體而言，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所需環(huán)節(jié)少，易于實現(xiàn)，實時
性較強。由于釆用了模糊分割技術(shù)，因而不會出現(xiàn)明顯的錯誤分割，
也不會導(dǎo)致圖像的不連續(xù)感，處理結(jié)果更加自然。而且本發(fā)明對斑點噪聲和管腔噪聲都有很好的抑制作用。
1

以下，將結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明進行更為詳細的說明，其中圖l是超聲圖像增強與噪聲抑制系統(tǒng)的框圖；圖2是圖像增強子模塊的總工作流程圖；圖3是去噪環(huán)節(jié)的流程圖4示意性地示出了平滑環(huán)節(jié)中所用的4個計算方向；圖5是平滑環(huán)節(jié)的流程圖。
具體實施例方式
圖1是超聲圖像增強與噪聲抑制系統(tǒng)的框圖。 一組通過延遲聚焦的脈沖通過發(fā)射電路發(fā)送到探頭，探頭向受測機體組織發(fā)射超聲波，經(jīng)一定延時后接收從受測機體組織反射回來的超聲波?；夭ㄐ盘栠M入波束合成器，完成聚焦延時、加權(quán)和通道求和。其輸出信號經(jīng)過信號處理，再經(jīng)圖像處理模塊處理后，即可通過顯示設(shè)備進行顯示。
該系統(tǒng)的核心是圖像處理模塊中的圖像增強子模塊，其總流程如圖2所示。以下將詳細介紹該子模塊各個環(huán)節(jié)的具體實現(xiàn)方案。
首先是去噪環(huán)節(jié)，其輸入是原始圖像，輸出是去噪圖像。該環(huán)節(jié)專門用于去除管腔噪聲，對此，本發(fā)明的做法并不是一個個地找出噪聲點，而是找出管腔，并將整個管腔的亮度變得更暗，這樣自然抑制了管腔噪聲。
由于管腔在圖像中表現(xiàn)為整體灰度較低，且具有一定面積的連續(xù)區(qū)域，因此，孤立的黑洞不是管腔，需要排除。整體灰度較低，可分為兩種情況對于較大的管腔，表現(xiàn)為絕對灰度較低，即其灰度的絕對值較低；對于較小的管腔，表現(xiàn)為相對灰度較低，即其灰度低于其附近區(qū)域的灰度。
根據(jù)上述分析，本發(fā)明提出一種方法，它對管腔的;f企測和噪聲的去除是一并進行的，具體如下對原始圖像分別進行一次小窗口和大窗口的均值濾波，其窗口
尺寸分別為w!X/j!和w2X/ 2，例如取w一產(chǎn)5， w2=/i2=15,從而得至'J
兩個濾波圖像。設(shè)當(dāng)前像素的原始灰度為G,它在兩個濾波圖像中
的灰度分別為^和厶。令閱值7h4s-"，其中P稱為"相對灰度闊
值，，，是一經(jīng)驗常數(shù)，例如取/)=10。若r小于r，則令r-r,其中r 稱為"絕對灰度閾值"，是一經(jīng)驗常數(shù)，例如取〃=30。確定閾值r 之后，比較々和r，若^》r，則當(dāng)前像素不作處理。否則，判定當(dāng)
前像素屬于管腔；這時，無需再判斷該像素是否屬于管腔噪聲，而 一律用以下公式對其灰度進行抑制
C':( .爭 (1)
式l可以理解為，若Jfr或A-Z)，則對當(dāng)前像素的灰度進
行抑制。使用小窗口灰度作為判斷條件和系數(shù)，是為了排除孤立黑 洞的影響。再考察這兩個判斷條件，前者反映當(dāng)前小窗口的絕對灰 度較低，而后者反映當(dāng)前小窗口的相對灰度較低，這恰好是識別管 腔的兩個條件。在此基礎(chǔ)上，式1采用了連續(xù)的線性函數(shù)，對這兩 種情況的管腔噪聲都可以有效地進行抑制，而且在管腔與非管腔之 間的過渡非常自然，人工痕跡不明顯。此外，也可以按其他公式對 上述屬于管腔噪聲的像素進行抑制。例如，可以使用G'-厶(G,4,r)， 只要/4(g,4,:0滿足當(dāng)4相對于r越小時/4(g，4,:o相對于g越小。例 如，可以令/4(G，4,r)-G+4-r。
對原始圖像的每個像素都進行上述處理，就完成了去噪環(huán)節(jié)， 其流程如圖3所示。
現(xiàn)在進入平滑環(huán)節(jié)，其輸入是去噪圖像，輸出是平滑圖像。該 環(huán)節(jié)的作用是去除斑點噪聲，具體步驟如下
對于去噪圖像的每個像素，分別四個方向的方差，如圖4所示， 這四個方向是水平方向為方向1,所述方向1逆時針旋轉(zhuǎn)45度所 得方向為方向2，垂直于所述方向1的方向為方向3,所述方向1順時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向4,可使用以下公式
叫<70 -c —, I +|g。 -g, I-I (2)
這里，G。是當(dāng)前像素的灰度，C :和G分別是當(dāng)前像素在當(dāng)前計算方向的兩個最鄰近像素的灰度。例如，當(dāng)前像素坐標(biāo)為(Xy)，當(dāng)前計算方向為方向4，則兩個最鄰近像素坐標(biāo)為(x-l,y+l)和(jc+lj;-l)。
也可以用其他公式來定義r值，如r = y;(|c 。 - ( —, |，|g。-《卩d - c ,
)，
)滿足當(dāng)所述三個像素之間的灰度差異
的絕對值越大時，_/;(|gq-gu卩c 。-《1,——《l)的值越大。例如，可以
-i
+
求得每個像素的四方向方差之后，對于整幅圖像，相當(dāng)于得到了四個方差圖像。然后所述輸入圖像中的每個像素，將其所述四方向方差經(jīng)過空間統(tǒng)計處理，得到處理后的四方向方差。這里所說的空間統(tǒng)計處理的其中一種方法是，對于輸入圖像的每個像素，在上
述四個方差圖像中，將其四方向方差分別經(jīng)過窗口尺寸為W3X/^(例
如取w產(chǎn)A產(chǎn)5)的均值濾波，得到處理后的四方向方差。同樣可以采用的一種空間統(tǒng)計處理方法是，對于輸入圖像的每個像素，選取其
一個尺寸為W3'XV的矩形鄰域，并令其處理后的方向上的方差等
于方向d成為這vtVX/^'個像素的各自的四方向方差中最大值對應(yīng)的
方向的次數(shù)，得到處理后的四方向方差。例如，以當(dāng)前像素為中心，
取w3'=A3'=5，在這25個j象素中，以方向1、 2、 3、 4作為其四方向方差中的最大值對應(yīng)的方向的像素分別為,5個、10個、4個、6個，則當(dāng)前像素的處理后的四方向方差為^'=5， F2，=10, F3，=4， F4'=6?，F(xiàn)在將對去噪圖像進行分割。與之前介紹的現(xiàn)有技術(shù)相同的是，本發(fā)明也使用了結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū)i或的概念；但與所述現(xiàn)有技術(shù)的嚴(yán)格分割方法不同，本發(fā)明使用的是模糊分割方法，^^式為
18f 1 Af > c - w + g
義^ M 丄 (3)
這里；i是一個模擬量，其取值范圍為[o,i]，它表示當(dāng)前像素劃入 結(jié)構(gòu)區(qū)域的充分程度或者可信程度，稱為"結(jié)構(gòu)區(qū)域隸屬度"。式
中，c和《是兩個經(jīng)驗常數(shù)，例如，可以取c-2， ？=100。而M和w來 自當(dāng)前像素的經(jīng)過空間統(tǒng)計處理的四方向方差，前者為其中的最大 值，后者為其中的最小值。式3可以理解為，若某像素四個方向的 方差懸殊越大，說明該像素的方向性越強，被認為屬于結(jié)構(gòu)區(qū)域的 理由也越充分。需要將所述充分程度量化為
范圍內(nèi)的變量，以便 后續(xù)處理。也可以按;1 = /20/,/72)來計算義，只要/2(M，;n)滿足當(dāng)Af越 大或M相對m越大時它的值越大，否則它的值越小，以及/2(M,m)的 值處于[O,l]范圍內(nèi)。
在計算入的同時，需要記錄每個像素的m值和M值對應(yīng)的方向， 可以近似認為這兩個方向是當(dāng).前像素的切線方向和法線方向。前者 將在本環(huán)節(jié)中用到，而后者將備用于銳化環(huán)節(jié)。
然后，對每個像素，分別作各向異性平滑和各向同性平滑，得 到結(jié)果為G^和G^。其中，各向異性平滑的一種方法是取當(dāng)前像素， 及其切線方向上兩個最鄰近像素，求三點灰度均值的結(jié)果。此外， 另一種可行的各向異性平滑方法是取當(dāng)前像素及其切線方向上的兩 個最鄰近像素，求這三個像素的灰度的中值，并將該中值作為結(jié)果 A。而各向同性平滑的一種方法是以一個較大的W4X/^窗口對當(dāng)前
像素進行均值濾波的結(jié)果，例如取w4=/i4=5。此外，另一種可行的各 向同性平滑方法是對當(dāng)前像素進行窗口尺寸為w4'XA4'，標(biāo)準(zhǔn)偏差為 a的高斯濾波，并將其作為結(jié)果G,?？梢匀?lt;=/ 4'=5， a=0.5。 然后，將以此公式計算當(dāng)前像素外理后的灰度
G'".A+(1-義)G, (4) 式4可以理解為，當(dāng)前像素的平滑結(jié)果是各向異性平滑和各向 平性平滑加權(quán)平均的結(jié)果，而權(quán)值正是由結(jié)構(gòu)區(qū)域隸屬度及其補數(shù)。
19結(jié)構(gòu)區(qū)域隸屬度越大，則各向異性平滑占的比重越大，否則各向同性平滑占的比重越大。如此將兩種平滑方式結(jié)合，既可以有效地去除斑點噪聲，又可以保持圖像中的特征和細節(jié)。而且，由于采用的是模糊分割和模糊處理的方法，可以實現(xiàn)結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū)域之間的自然過渡，避免了嚴(yán)格分割導(dǎo)致的副作用，因此可以獲得更自然的平滑結(jié)果。也可以按其他公式，如0 '=/3(義，^,&)來計算上述像素的處理后的灰度，只要/3(義,(^，(7,)滿足所述A越大則A在G'中所占
比重越大，否則在G'中所占比重越大。例如，可以令
一般來說，上述處理方法需要迭代若干次才能得到較好的效果。
普通的迭代方案是以處理后的圖像取代去噪圖像作為輸入，重復(fù)上述各步驟進行處理，如此循環(huán)，直到重復(fù)次數(shù)達到N次或滿足某
個結(jié)束條件，如本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為止。實際
上，本發(fā)明采取了一種效率更高的方案
僅僅在第一次迭代時計算結(jié)構(gòu)區(qū)域隸屬度、切線方向以及各向同性平滑結(jié)果；以后的迭代過程中，僅僅更新迭代輸入圖像，而不更新上述三個數(shù)據(jù)，并由此計算迭代輸出圖像。如此做法的理由是上述三個數(shù)據(jù)在迭代過程中變化不大，因此沒有必要每次迭代都重新計算。顯然，這種部分更新的處理方法可以大大提高迭代的速度。
至此，完成了平滑環(huán)節(jié)，其流程如圖5所示。圖中非常明確地體現(xiàn)了上述的加速處理方法，其中迭代的次數(shù)指定為W次，例如取AT=5;而w表示當(dāng)前正在進行第幾次迭代，其初始值為1。
現(xiàn)在進入銳化環(huán)節(jié)，其輸入是平滑圖像，輸出是銳化圖像。該環(huán)節(jié)的作用是增強圖像的細節(jié)的特征，其過程如下對平滑圖像的每個像素，以Laplace算子計算其法線方向的二階導(dǎo)數(shù)，公式為"2G0-G—廣《 (5)
其中G。是當(dāng)前像素的灰度，d和G分別是當(dāng)前像素在法線方
20向上兩個最鄰近像素的灰度；這里的法線方向，就是在平滑環(huán)節(jié)笫 一次迭代過程中獲取的，當(dāng)前像素的M值對應(yīng)的方向。也可以選取 在平滑環(huán)節(jié)的不同于第一次迭代的迭代過程中獲取的當(dāng)前像素的M 值對應(yīng)的方向作為所述的法線方向。另外，也可以按其他公式，如 丄=/5(G。,G—,，《)來對所述像素進行銳化，只要/5((7。,(7—,，C ,)滿足當(dāng)所述 像素的灰度相對所述最鄰近像素的灰度越大時，/"( 。,G+《)越大。
對平滑圖像的每個像素都進行上述處理，就完成了銳化環(huán)節(jié)。 得到的結(jié)果即所謂銳化圖像，實際并不是可視的圖像，而是有正有 負的數(shù)據(jù)。這里體現(xiàn)了與所述現(xiàn)有技術(shù)的又一區(qū)別，后者的銳化操 作僅僅針對結(jié)構(gòu)區(qū)域進行，而本發(fā)明的銳化操作是對整幅圖像統(tǒng)一 進行的，這樣可以避免出現(xiàn)分割導(dǎo)致的不連續(xù)感。
最后進入融合環(huán)節(jié)。首先將去噪圖像/,和平滑圖像/2以適當(dāng)?shù)臋?quán) 重進行加權(quán)平均，再將銳化圖像/3乘以 一個適當(dāng)?shù)南禂?shù)并與之相加，
0 <7'<0
G" (KC ^255將圖像/中、各像素的灰度值G"限制在 255 G">255范圍內(nèi)，就得到了融合圖像。例如，可以按 / = /ra+J2.(l —。) + /3.￡或/ = /1.。+/2.(1-。) + [/1^+/2.(1 —。)]./3.《和將/中 的像素限制在
范圍內(nèi)來求得融合圖像，c、《為正的系數(shù)。上 述的權(quán)重和系數(shù)可以是指定的，例如取去噪圖像權(quán)重"為0.4,平滑 圖像權(quán)重l-a為0.6，銳化圖像系數(shù)e為2，《為0.02;也可以供用戶 在一定范圍內(nèi)自行調(diào)整，如此可以靈活地實現(xiàn)各種圖像風(fēng)格。
融合圖像即為圖像增強子模塊的最終處理結(jié)果，再經(jīng)圖像處理 模塊的其他子模塊處理后，可送入顯示設(shè)備進行顯示。
需要指出的是，以上的4個環(huán)節(jié)中，去噪環(huán)節(jié)和平滑環(huán)節(jié)可以
不依賴于其他環(huán)節(jié)地用于進行圖像處理。而且，也可以不按去噪環(huán) 節(jié)-平滑環(huán)節(jié)-銳化環(huán)節(jié)-融合環(huán)節(jié)的次序^執(zhí)行圖像處理。例如，也
可以將平滑環(huán)節(jié)置于去噪環(huán)節(jié)之前。在計算圖4中的四個方向上的
21方差和對平滑圖像進行銳化時，也可以將式(2)和式(5)擴充為多于兩個最鄰近像素參與計算。再者，本發(fā)明所采用的計算方向也可以不限于圖4所示的四個方向。
以上通過特定的實施例對本發(fā)明進行了詳細的描述，但本發(fā)明并不限于上述實施例。在不脫離本發(fā)明范圍的前^R下，可以對本發(fā)明進行各種修改和變更。本發(fā)明的范圍由二所附權(quán)利要求書限定。
權(quán)利要求
1. 一種用于改善圖像質(zhì)量的方法，所述方法定義水平方向為方向1，所述方向1逆時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向2，垂直于所述方向1的方向為方向3，所述方向1順時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向4，并包括對圖像中的斑點噪聲進行抑制，其特征在于，抑制圖像中的斑點噪聲包括(1)對輸入圖像中的每個像素，分別計算所述4個方向上的得到所述輸入圖像的4個經(jīng)過處理的圖像，G0表示所述像素的灰度，表示所述4個方向中的一個方向d上的、分別處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，d＝1，2，3，4，且滿足當(dāng)所述三個像素之間的灰度差異的絕對值越大時，它的值越大；(2)對所述輸入圖像中的每個像素，將其所述4個方向上的Vd值經(jīng)過空間統(tǒng)計處理，得到所述4個方向上的值；(3)對所述輸入圖像中的每個像素，按λ＝f2(M，m)計算其λ值，M表示所述像素的所述值中的最大值，m表示所述像素的所述值中的最小值，且f2(M，m)滿足當(dāng)M越大或M相對m越大時它的值越大，否則它的值越小，以及f2(M，m)的值處于
范圍內(nèi)；(4)對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作在所述像素的m值對應(yīng)的方向上選取分處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素，將這3個像素的灰度值進行算術(shù)平均，得到所述像素的一個灰度GA；(5)對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作進行窗口尺寸為w4×h4的均值濾波，得到所述像素的一個灰度GI，w4、h4為正整數(shù)；(6)對所述輸入圖像中的每個像素，按G′＝f3(λ，GA，GI)計算所述像素的處理后的灰度G′，以得到所述輸入圖像的處理后的圖像，且f3(λ，GA，GI)滿足若所述λ越大則GA在G′中所占比重越大，否則GI在G′中所占比重越大。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述空間統(tǒng)計處理包 括對于所述像素，在所述4個經(jīng)過處理的圖像中，將其所述4個 方向上的^值分別經(jīng)過窗口尺寸為M^X&的均值濾波，得到所述4 個方向上的^、直，w3、 / 3為正整凄史。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述空間統(tǒng)計處理包 括選取所述像素的一個窗口尺寸為w'X&'的鄰域，并令《等于方 向d成為這HVXV個像素的最大&值對應(yīng)的方向的次數(shù)，得到所述 4個方向上的^'值，w3'、 / 3'為正整數(shù)。
4. 如權(quán)利要求 1 所述的方法，其特征在于，<formula>formula see original document page 3</formula>
5. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，<formula>formula see original document page 3</formula>, c為正的經(jīng)驗常數(shù)，？為經(jīng)驗常數(shù)。
6. 如權(quán)利要求 1 所述的方法，其特征在于，<formula>formula see original document page 3</formula>
7. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括(7) 將所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，執(zhí)行步驟(l)-(7)，直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)W或本次迭代所得的圖像與 上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值 小于預(yù)定的鬮值為止，并將此時得到的圖4象作為平滑圖像輸出。
8. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括 將所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，并將各個像素 的;i值、G,值以及w值對應(yīng)的方向保持不變，執(zhí)行步驟(4)、 (6)、 (7)， 直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)W或本次迭代所得的圖像與上一 次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為止，并將此時得到的圖像作為平滑圖像輸出。
9. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，最初的輸入圖像是 通過對原始圖像進行如下處理得到的(1) 對原始圖像進行窗口尺寸分別為m^X/^和 2></ 2的小窗口 均^i濾波和大窗口均值濾波，wP AP w2、 / 2為正整數(shù)；(2) 設(shè)定經(jīng)驗常數(shù)p、 r，并對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下 操作令所述像素的閾值r-4-D，以及若r"，則令r-r， ^為 所述像素在經(jīng)過所述大窗口均值濾波后的所述原始圖像中的灰度；(3) 對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作比較所述像素的4值和r值，若4〈r，則按^ = /4((7,4，:0對所述像素的灰度進行抑制， 否則不處理所述像素，4為所述像素在經(jīng)過所述小窗口均值濾波后 的所述原始圖像中的灰度，c 為所述像素在所述原始圖像中的灰度， 且厶(G,4,r)滿足當(dāng)4相對于r越小時/4(G,4,:r)相對于G越小。
10. 如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，/4(G，4,r) = c +。
11. 如權(quán)利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法還包括對所述平滑圖像中的每個像素，按￡ = /5(《，( —,，GJ計算它的經(jīng)過 銳化后的灰度，得到銳化圖像，《表示所述像素的灰度，G_,、 G,表示所述像素在第n次迭代過程中求得的M值對應(yīng)的方向上分處于所述 像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，"為大于等于1的正整數(shù)，且 /5 ， G—,, G,)滿足當(dāng)所述像素的灰度相對所述最鄰近像素的灰度越大 時，/5(《，G—,，G》的值越大。
12. 如權(quán)利要求 11 所述的方法，其特征在于， /5, O 2G廣G一, - G,。
13. 如權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法還包括 設(shè)用于得到所述平滑圖像的最初的輸入圖像為^,所述平滑圖像為A,所述銳化圖像為/3,按i^/,.a+V(l-a)+Ve求圖像l， OSaSl,0 G"<0且f為正的系數(shù)，并按( "=( '' 0SG'S255將圖像/中各像素的灰255 G"> 255度值G"限制在
范圍內(nèi)。
14. 一種用于改善圖像質(zhì)量的裝置,'所述裝置定義水平方向為 方向1,所述方向1逆時針旋轉(zhuǎn)45度所得方向為方向2，垂直于所 述方向1的方向為方向3，所述矛向1順時針;逆轉(zhuǎn)45度所得方向為 方向4，并包括對圖像中的斑點噪聲進行抑制的模塊，其特征在于， 所述抑制圖像中的斑點噪聲的模塊包括(1) 對輸入圖像中的每個像素，分別計算所述4個方向上的 &=yi(|G。-(4—。-《|,|《-《l)的單元，G。表示所述像素的灰度，《、 《表示所述4個方向中的一個方向d上的、分別處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，c/=i,2,3,4,且/;(IGq-g斗Ig。-g汀Ig—滿足當(dāng)所述三個像素之間的灰度差異的絕對值越大時，它的值越大；(2) 對所述輸入圖像中的每個像素，將其所述4個方向上的^值 經(jīng)過空間統(tǒng)計處理，得到所述4個方向上的值的單元；(3) 對所述輸入圖像中的每個像素，按;i = /2 (M， m)計算其;i值的卑元，A/表示所述像素的所述^;值中的最大值，附表示所述像素的所述值中的最小值，且/2(M，m)滿足當(dāng)Af越大或JW相對w越大時它 的值越大，否則它的值越小，以及《(Af,;n)的值處于
范圍內(nèi)；(4) 對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元在所述 像素的m值對應(yīng)的方向上選取分處于所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像 素，將這3個像素的灰度值進行算術(shù)平均，得到所述像素的一個灰度a;(5) 對所述輸入圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元進行窗 口尺寸為^4乂/24的均值濾波，得到所述像素的一個灰度G, ， w4、 A4 為正整數(shù)；(6) 對所述輸入圖像中的每個像素，按G'-/3(義,(^( ,)計算所述像素的處理后的灰度G'以得到所述輸入圖像的處理后的圖像的單元， 且/"A,(^，G,)滿足若所述;i越大則(7,在G'中所占比重越大，否則G,在G'中所占比重越大。
15. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，執(zhí)行所述空間統(tǒng)計 處理的單元包括對于所述像素，在所述4個經(jīng)過處理的圖像中， 將其所述4個方向上的^值分別經(jīng)過窗口尺寸為W3X/ 3的均值濾波， 得到所述4個方向上的《值的部件，w3、 Z^為正整數(shù)。
16. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，執(zhí)行所述空間統(tǒng)計 處理的單元包括選取所述像素的一個窗口尺寸為W3'X/^'的鄰域， 并令《等于方向d成為這MVXV個^f象素的最大K值對應(yīng)的方向的次 數(shù)，得到所述4個方向上的^'值的部件，vv3'、 /23'為正整數(shù)。
17. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于， ,(|G。-《卩G。—《卩G— —《|) = |G。^ +|( 。-《d,—《。
18. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，1 >ilf ，， ， c為正的經(jīng)驗常數(shù)，g為經(jīng)驗常數(shù)。/2(乾附)=C./K +《
19. 如權(quán)利要求14所.述的裝置，其特征在于， /3(;l,g,，《)-;i'a+(1-;t)'( ,。
20. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，它還包括(7)將 所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，使其經(jīng)過(l)-(7)中 的單元的處理，直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)JV或本次迭代所 得的圖像與上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的灰度差值絕對 值的平均值小于預(yù)定的閾值為止，并將此時得到的圖像作為平滑圖 像輸出的單元。
21. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，它還包括(7)將 所述輸入圖像的處理后的圖像作為新的輸入圖像，并將各個像素的義 值、G,值以及m值對應(yīng)的方向保持不變，讓所述新的輸入圖像接受(4)、 (6)、 (7)中的單元的處理，直到迭代次數(shù)達到預(yù)先指定的次數(shù)iV 或本次迭代所得的圖像與上一次迭代所得的圖像的對應(yīng)像素之間的 灰度差值絕對值的平均值小于預(yù)定的閾值為止，并將此時得到的圖像作為平滑圖像輸出的單元。
22. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，它還包括對原始圖像進行處理以得到最初的輸入圖像的模塊，所述模塊包括(1) 對原始圖像進行窗口尺寸分別為Wl X &和w2 X &的小窗口 均值濾波和大窗口均值濾波的單元，wP &、 w2、 / 2為正整凄1;(2) 設(shè)定經(jīng)驗常數(shù)Z)、 r，并對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下 操作的單元令所述像素的閾值r-4-",以及若ro,則令r二r, 4為所述像素在經(jīng)過所述大窗口均值濾波后的所述原始圖像中的灰 度；(3) 對原始圖像中的每個像素執(zhí)行以下操作的單元比較所述像素的4值和r值，若4〈r,則按G-y;(cr)對所述像素的灰度進 行抑制，否則不處理所述像素，^為所述像素在經(jīng)過所述小窗口均 值濾波后的所述原始圖像中的灰度，g為所述像素在所述原始圖像中 的灰度，且厶(G，4，r)滿足當(dāng)4相對于r越小時/4(c ,4，:r)相對于G越小。
23. 如權(quán)利要求22所述的裝置，其特征在于，/4(G,4,r)-c .爭。
24. 如權(quán)利要求20或21所述的裝置，其特征在于，所述裝置還 包括對所述平滑圖像中的每個像素，按1 = /5(《,( _1,( 1)計算它的經(jīng)過 銳化后的灰度以得到銳化圖像的單元，《表示所述像素的灰度， 《表示所述像素在笫M次迭代過程中求得的M值對應(yīng)的方向上分處于 所述像素兩側(cè)的兩個最鄰近像素的灰度，"為大于等于1的正整數(shù)， 且/5 (《，d ， q)滿足當(dāng)所述像素的灰度相對所述最鄰近像素的灰度越大時，y;(《，GL"《)的值越大。
25. 如權(quán)利要求24所述的裝置，其特征在于， /5,( 一,,《)=2H《。
26. 如權(quán)利要求24所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括(1) 按/ = /1."+/2,(卜。)+/3乂求圖像/的單元，/,表示用于得到所 述平滑圖像的最初的輸入圖像，/2表示所述平滑圖像，/3表示所述銳 化圖像，OSaSl,且f為正的系數(shù)，0 (7'<0(2) 將圖像/中各像素的灰度值(？'按『=G" 02( 'S255限制255 (7">255在
范圍內(nèi)的單元。
全文摘要
公開了用于改善圖像質(zhì)量的方法和系統(tǒng)。所述方法和系統(tǒng)包括去噪環(huán)節(jié)、平滑環(huán)節(jié)、銳化環(huán)節(jié)和融合環(huán)節(jié)。其中，去噪環(huán)節(jié)用于消除原始圖像中的管腔噪聲，平滑環(huán)節(jié)用于消除去噪環(huán)節(jié)輸出的圖像中的斑點噪聲，銳化環(huán)節(jié)用于增強平滑環(huán)節(jié)輸出的圖像中的細節(jié)和特征，融合環(huán)節(jié)用于將去噪環(huán)節(jié)、平滑環(huán)節(jié)和銳化環(huán)節(jié)輸出的圖像進行融合。融合環(huán)節(jié)輸出的圖像在經(jīng)過圖像處理模塊的其他子模塊處理后，可送入顯示設(shè)備進行顯示。
文檔編號H04N5/217GK101459766SQ20071019959
公開日2009年6月17日 申請日期2007年12月10日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月10日
發(fā)明者斌 姚, 勇 田, 胡勤軍 申請人:深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司