[发明专利]一种针对超声图像斑点噪声的去噪系统及去噪方法

说明书

技术领域

本发明具体涉及一种针对超声图像斑点噪声的去噪系统及去噪方法。

背景技术

超声波进入人体组织后形成的反射和散射波经过超声探头接收和后端仪器的分析显示就生成了超声图像。在实际的临床超声检测过程中，由于人体软组织声阻抗的不均匀性和空间分布的随机性，会形成大量随机分布的散射粒子，散射粒子产生彼此相关的散射波。散射波在空间某一点相遇时，产生相长干涉和相消干涉。散射粒子间的相互干涉产生的回波信号和对超声波的散射叠加起来，使得反射回探头的信号成为一个振幅不定的信号，如果回波相位一致，那么接收到的是强信号，如果回波相位不一致，则接收到的是弱信号。该信号在超声图像中会表现为或明或暗的斑点，即超声图像的斑点。这些斑点并不是人体组织内散射粒子的真实图像。由于分辨单元内的散射体是随机分布的，它们反向散射的能量也是随机的，因此，这种回波信号具有一定的统计特性。这种噪声定义为斑点噪声，其特点是属于内部生成的噪声，其属性和图像本身类似，难以用常规的滤波方法加以隔离区分并消除。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种针对超声图像斑点噪声的去噪系统及去噪方法，以解决现有滤波方法难以隔离区分并消除超声图像中的斑点噪声的问题。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：

一方面，提供一种针对超声图像斑点噪声的去噪系统，包括

相场加载模块，采用相场模型检测超声图像中的人体组织边界，保留边界的细节并进行平滑和锐化处理，从而完成超声图像的加载；

归一化处理模块，将超声图像中像素点灰度的取值归一化到[0,1]范围内；

偏微分处理模块，用于建立一个非线性偏微分方程，并加载边界条件和初始条件的数值，并对非线性偏微分方程进行差分数值解析；

自由能降噪模块，在差分数值解析完成后加载自由能算法项，通过非线性偏微分方程自我迭代运算，从而消除超声图像中的斑点噪声，并计算超声图像的像素新值和信噪比。

作为优选，还包括阈值检测模块，检测自由能降噪模块输出的超声图像是否达到降噪要求，没有达到要求时将该超声图像返回到自由能降噪模块中再次处理。

作为优选，还包括图像显示模块，将阈值检测模块检测达到降噪要求的超声图像显示出来。

另一方面，提供一种针对超声图像斑点噪声的去噪方法，包括以下步骤，

S1，超声图像加载，采用相场模型加载模块检测超声图像中的人体组织边界，保留边界的细节并进行平滑和锐化处理，从而完成超声图像的加载；

S2，归一化处理，通过归一化处理模块将超声图像中像素点灰度的取值归一化到[0,1]范围内；

S3，偏微分处理，通过偏微分处理模块建立一个非线性偏微分方程，并加载边界条件和初始条件的数值，并对非线性偏微分方程进行差分数值解析；

S4，自由能降噪，通过自由能降噪模块在差分数值解析完成后加载自由能算法项，通过非线性偏微分方程自我迭代运算，从而消除超声图像中的斑点噪声，并计算超声图像的像素新值和信噪比。

作为优选，所述步骤S1中的相场模型是针对物质守恒的情况成立的，其自由能公式为f(c)＝-c²/2+c⁴/4。

作为优选，所述步骤S3中的非线性偏微分方程建立方法为，

用代表非线性偏微分方程自由能泛函，直接将各向异性引入自由能中，故而定义自由能泛函方程为：

其中f(c)是灰度参数的局域自由能，c＝±1对应着不同的相，代表着界面的能量消耗；

而对应的简化模型的泛函方程为：

将(1.4)代入(1.5)可得到非线性偏微分方程：

化学势q(c)代表扩散程度的幅度和灰度值的关系；在自由能曲线最低点c＝±1处取最小值，而在边界取较大的值。

作为优选，步骤S3中所述初始条件的加载方法，设置初始条件：c(t＝0)＝c₀

表示数据去噪处理前也就是零时刻的原始输入数据，t表示迭代时间；t＝(n-1)Δt，Δt为自动演化的迭代时间间隔，n是迭代的次数；

所述边界条件加载方法，设定边界封闭，也就是在边界点：c[N]＝c[N-1]其中N是整个输入图像的像素宽度或长度值；

所述差分数值解析方法为中心差分法或有限元法。

作为优选，步骤S4中所述像素新值的计算，是通过差分数值解析加载自由能项的作用，以得到迭代时间t时刻的像素点数值；