一种多尺度图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种多尺度图像增强方法，包含以下步骤：A、对原始图像进行缩小和均值平滑处理；B、以多尺度方差/均值应用为主进行特征提取，辅助以部分条件下梯度边界特征提取；C、对特征区域进行特征平滑和锐化；D、根据特征提取结果对图像进行融合，特征区域使用特征平滑和锐化后的结果，其余区域使用均值平滑后的结果，本发明专利技术首先以梯度信息做一定的基础结构判断；同时对图像上进行不同尺度的方差/均值比，由于方差/均值可以很好地找出均匀组织，通过不同尺度的方差/均值比剔除，可以使最终的结构区域更加准备，从而使方向处理和均匀处理的应用更准备，也可以很大程度上减弱图像的帧间处理差异，使图像增强的效果更优。

A Multiscale Image Enhancement Method

【技术实现步骤摘要】
一种多尺度图像增强方法
本专利技术涉及图像处理
，具体是一种多尺度图像增强方法。
技术介绍
在医用诊断超声设备中，二维图像(B模式，即Brghtness)是应用最为广泛的一种模式。其它模式如Color/Power/PW/CW/弹性成像都必须在二维图像清楚定位结构的前提下才能良好应用。因此提高二维图像质量一直是超声行业的一个重点。二维图像有几个非常重要的指标，第一是穿透力，这个对应于信噪比，通常由前端和探头配合获得较好的信号来获得，通过提高发射性能和增加接收通道都可以提高信噪比并最终提前穿透力。第二个指标是分辨力，这是一个比较大的指标，可以具体分解为时间分辨率、空间分辨率和对比分辨率，时间分辨率即帧率，彩超目前唯一广泛应用的一种可以无损的实时成像，更高的帧率意识着实时性更好但是对系统要求更高。早期和彩超系统都是在降低线密度基础上提高帧率，但是这会影响横向分辨率，目前彩超多使用了多波束，这样可以大幅度提高时间分辨率而不太需要明显降低空间分辨率。空间分辨率主要是决定于系统的中心频率和带宽，信噪比较差时，噪声可能会影响空间分辨率。另一个对比分辨率则是信号层次的显示，这个本质上是取决于信噪比和信号带宽的综合，用于表征彩超系统可以显示图像灰阶的层次，这对于肿瘤的诊断有非常重要的作用。图像增强可以通过非线性的办法，通过帧间空间信息处理，抑制噪声同时增强组织轮廓，给用户提高信噪比，边缘更连续，诊断信息更清晰，从而让医生诊断信心和诊断准确性都得到增强，已经在彩超中成为标准配置。目前主要的处理方法是以图像梯度信息为基础，通过将图像的梯度计息，然后选择梯度偏大的部分作为结构区，其它区域作为非结构区，对结构区进行方向平滑与方向锐化，而对非结构区则使用均匀平滑；这样可以使结构轮廓增强并且在结构方向得到方向性平滑，而其它均匀认为是均匀组织，均匀平滑能够降噪声；最后使处理后的图像与原图按一定比例融合，即可以得到不同效果的增强后图像。以上是美国专利USP6592523中心思想。现有技术最大的问题是首先结构区的比例是由参数定义的，而经验参数虽然可以比较接近实际情况，但是实际上这个比例不可能整个图像都一致的，一幅图像上可以有不同级别的轮廓信息，对整幅图像使用一个阈值，结果就会造成结构区过大和过小同时存在，这样的结果必然造成部分区域增强过度造成伪像，而其它区域则增强不足够；或者通过极端的参数，全局都增强过度；再或者是通过特别小的参数，全局都增强不足。尤其是帧间计算的差异，会造成帧间图像跳变，形成伪像，尤其是部分区域前面一部分帧显示为结构，进行了方向平滑和锐化；而在下一帧由于比例临界，又会造成判断为非结构区，进行非常均匀平滑，这个落差会造成图像的强烈伪像感。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种多尺度图像增强方法，以解决所述
技术介绍
中提出的问题。为实现所述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种多尺度图像增强方法，包含以下步骤：A、对原始图像进行缩小和均值平滑处理；B、以多尺度方差/均值应用为主进行特征提取，辅助以部分条件下梯度边界进行特征提取；C、对特征区域进行特征平滑和锐化；D、根据特征提取结果对图像进行融合，特征区域使用特征平滑和锐化后的结果，其余区域使用均值平滑后的结果。作为本专利技术的进一步技术方案：所述步骤A具体是：获取一帧原始图像数据，对数据进行1/2尺寸缩小，取相邻近的四个点均值代替原值，对图像做整体均值处理。作为本专利技术的进一步技术方案：所述整体均值处理是通过在3*3空间做均值处理，或者先进行横向1*3均值处理，再进行纵向3*1均值处理。作为本专利技术的进一步技术方案：所述步骤B具体是：对步骤A处理过的图像进行多尺度特征区域提取，经过综合后，对一幅图像获得特征区域模板。作为本专利技术的进一步技术方案：所述步骤C具体是：对于判定为边界的区域，在步骤B的结果基础上，进行方向平滑，方向平滑是对每个点的八向分别做梯度，梯度最小的方向即为结构方向，在此方向做均值平滑，或者系数可调的低通滤波；方向锐化是求出各方向的最大梯度差值，采用最大的值再乘以系数后，作为该点的方向锐化。作为本专利技术的进一步技术方案：所述步骤D具体是：将均匀平滑和方向平滑和锐化结果进行综合，拼成一个完成的增强后图像。作为本专利技术的进一步技术方案：还包括图像输出阶段：增强后图像与图像原值，按一定比例关系输出，输出最终图像，其中，比例按档位进行调节。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术首先以梯度信息做一定的基础结构判断；同时对图像上进行不同尺度的方差/均值比，由于方差/均值可以很好地找出均匀组织，通过不同尺度的方差/均值比剔除，可以使最终的结构区域更加准备，从而使方向处理和均匀处理的应用更准备，也可以很大程度上减弱图像的帧间处理差异，使图像增强的效果更优。附图说明图1为超声系统框图。图2为图像增强整体流程图。图3为多尺度结构区域判断流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1：请参阅图1-3，一种多尺度图像增强方法，包含以下步骤：1、获取一帧原始图像数据，通常数据为800*600或者640*480的DSC(数字扫描变化，按显示调整过数据位置的图像数据)8bit符号数据。上述数据通常会经过对数压缩、动态范围；可以在增益、帧相关、图像灰阶映射的前或者后均可。2、对数据进行1/2尺寸缩小，取相邻近的四个点均值代替原值。这样可以减少运算量，也可以一定程度上降低噪声。3、对图像做整体均值处理，处理通过在3*3空间做均值处理，也可以先进行横向1*3均值处理，再进行纵向3*1均值处理。上述过程可以重复多次，通过参数控制4、对上一步处理过的图像进行多尺度特征区域提取，经过综合后，对一幅图像获得特征区域模板。本步骤是本专利技术的关键，后面将详细说明。5、对于判定为边界的区域，在第3步结果基础上，进行方向平滑。方向平滑是对每个点的八向分别做梯度，梯度最小的方向即为结构方向，在此方向做均值平滑，或者系数可调整的低通滤波；方向锐化是求出各方向的最大梯度差值，采用最大的值再乘以系数后，作为该点的方向锐化。6、根据步骤4中的特征区域信息，将均匀平滑(非特征/结构区)和方向平滑和锐化(特别/非常结构区)结果进行综合，拼成一个完成的增强后图像。7、增强后图像与图像原值，按一定比例关系输出，即输出最终图像。比例关系可以按档位调节，即可以实现图像增强的档位。一般超声系统的框图如图1所示，系统控制模块按照用户选择的模式，通过发射电路发射特定频率、电压的发射波形，来激励探头。对于B成像模式，通常选择宽带发射，即较少的发射周期，这样对应于较高的电压；对于C即血流成像模式，则选择较窄的发射带宽或较多的发射周期，这种情况下为了确保声功率不超标，通常电压则较低。探头通常由PZT[piezoelectric，压电陶瓷]组成，根据临床应用的需要，从频率和形状有区分，通常穿透要求高的使用低频探头，分辨率要求高而对穿透要求其次的，则可以使用高频探头；如果是腹部应用，考虑到人体腹部的结构，一般会本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多尺度图像增强方法，其特征在于，包含以下步骤：A、对原始图像进行缩小和均值平滑处理；B、以多尺度方差/均值应用为主进行特征提取，辅助以部分条件下梯度边界进行特征提取；C、对特征区域进行特征平滑和锐化；D、根据特征提取结果对图像进行融合，特征区域使用特征平滑和锐化后的结果，其余区域使用均值平滑后的结果。

【技术特征摘要】
1.一种多尺度图像增强方法，其特征在于，包含以下步骤：A、对原始图像进行缩小和均值平滑处理；B、以多尺度方差/均值应用为主进行特征提取，辅助以部分条件下梯度边界进行特征提取；C、对特征区域进行特征平滑和锐化；D、根据特征提取结果对图像进行融合，特征区域使用特征平滑和锐化后的结果，其余区域使用均值平滑后的结果。2.根据权利要求1所述的一种多尺度图像增强方法，其特征在于，所述步骤A具体是：获取一帧原始图像数据，对数据进行1/2尺寸缩小，取相邻近的四个点均值代替原值，对图像做整体均值处理。3.根据权利要求2所述的一种多尺度图像增强方法，其特征在于，所述整体均值处理是通过在3*3空间做均值处理，或者先进行横向1*3均值处理，再进行纵向3*1均值处理。4.根据权利要求1所述的一种多尺度图像增强方法，其特征在于，所述步骤B具...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄勇，曾洁，梁欢，苟俊英，
申请(专利权)人：深圳安盛生物医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44