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基于贝叶斯模型的超声图像斑点噪声滤波方法

成果类型:: 发明专利

发布时间: 2022-10-27 08:59:23

科技成果产业化落地方案
方案提交机构:天津市滨海新区| 门松 | 2022-10-29 23:14:33
本发明公开了一种基于贝叶斯模型的超声图像斑点噪声滤波方法,具体包括:S1、建立基于贝叶斯模型的非局部滤波模型;S2、采用Gamma分布拟合经对数压缩后超声图像中的斑点噪声,进而得出基于Pearson统计距离的权重函数;S3、求解非局部滤波模型中的变量;S4、采用求解后的非局部滤波模型对超声图像中斑点噪声进行滤波处理。本发明能够有效的滤除超声图像中的斑点噪声,提高超声图像的成像清晰度。本发明涉及超声图像滤波技术领域,尤其涉及一种基于贝叶斯模型的超声图像斑 点噪声滤波方法。
1. 一种基于贝叶斯模型的超声图像斑点噪声滤波方法,其特征在于,所述方法包括: 51、 建立基于贝叶斯模型的非局部滤波模型 其中,第一项λ为平滑项,第二项(U-UO)2为数据保真项,λ是一个正常数,用于控制平滑 项与数据保真项之间的平衡;数据保真项用于使求解的值u不会偏移原始观测值UO太远; 52、 采用Gamma分布拟合经对数压缩后超声图像中的斑点噪声,进而得出基于Pear son 统计距离的权重函数; 53、 求解非局部滤波模型中的变量u和d,其中d = VjviW ; 54、 采用求解后的非局部滤波模型对超声图像中斑点噪声进行滤波处理; 在所述步骤S2中,采用Gamma分布拟合经对数压缩后超声图像中的斑点噪声: 其中,γ是一个 依赖于超声设备并与后续成像过程相关的参数; 两两像素块之间相似度的Pearson统计距离为: 其中,u (X+ ·)和u (y+ ·)为图像中的两个像素块。 2. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中γ为0.5。

在超声信号的采集过程中,由于斑点噪声的存在,使得重建的超声图像质量明显 比CT、MRI等成像模态的差。为了提高超声的图像质量,通常需要对斑点噪声进行滤波去噪。 但由于斑点噪声对人体组织的依赖性,导致对斑点噪声的建模和滤除非常困难。对超声图 像的斑点噪声滤波问题,虽然已有大量的研究报道,但经典的滤波方法在抑制噪声的同时 会丢失图像中的边缘等细节信息。近些年来,基于偏微分方程的各向异性扩散滤波模型开 始应用于图像的平滑去噪。各向异性扩散模型的优点是在对图像进行平滑去噪的同时会很 好的保留图像中的边缘等细节信息。

最简单的扩散方程是把图像平滑看作是各向同性的热传导方程的解。为了获得对 加性噪声模型的平滑滤波结果,一个直观的想法就是最小化由||V«|估计的图像变化值。 1963年Tikhonov提出了对应的变分问题,即在物理学领域著名的热扩散方程。热扩散方程 的解等价于观察图像与高斯核函数的卷积,因为卷积算子是线性的,所以热扩散方程的解 也是线性的。由于一幅图像与高斯核地卷积等价于它的Fourier变换与另一个高斯核的乘 积,所以各向同性的扩散过程本质上是一个低通滤波的过程,它将抑制图像中的高频信号。 不幸的是,图像的许多特征,如边缘、纹理等,通常表现为高频信号。因此边缘、纹理等有用 信息也将与噪声一起被各向同性的滤波器滤除掉。

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为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案,下面将结合本发明实 施例中的附图,对本发明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 例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都应当属于本发明保护 的范围。

本发明根据经对数变换后的超声图像中斑点噪声数理统计特性,获得了基于 Pearson统计距离的权重计算函数,是一种非参数统计的方法,避免了传统扩散方程中对参 数的复杂设计,对斑点噪声取得了较好的滤波效果。

技术合作

对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在 不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论 从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权 利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有 变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。 [0104] 此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包 含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当 将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员 可以理解的其他实施方式。