1.一种用于增强超声图像区域的方法，所述方法包括：
经由处理器接收对应于具有主动态范围的超声图像的超声图像数据；
生成主超声图像到可显示动态范围的全局映射，所述可显示动态范围小于超声图像的主动态范围；
经由电子输入设备接收信息，其确定用于增强色阶映射的超声图像的选定区域；
生成对应于所选区域的一组超声图像数据到可显示动态范围的区域色阶映射；
其中，超声图像的所选区域的区域色阶映射不同于超声图像的所选区域的全局色阶映射。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述超声图像包括灰度图像，其中所述全局色阶映射包括全局灰度映射，其中所述区域色阶映射包括区域灰度映射。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：
在电子显示器上显示可显示动态范围内的超声图像的全局色阶映射；
在所述电子显示器上显示超声图像的所选区域的区域色阶映射。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述显示超声图像的所选区域的区域色阶映射包括将所述超声图像的所选区域的区域色阶映射显示为在所显示的所述超声图像的全局色阶映射上的覆盖图。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所选区域的覆盖区域色阶映射相对于所显示的所选区域的全局色阶映射被放大到所述电子显示器上。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，超声图像的所选区域的区域色阶映射的动态范围大于所选区域在全局色阶映射中的动态范围。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，区域色阶映射和全局色阶映射都包括超声图像数据的线性色阶映射；其中，对于超声图像数据的灰度频谱，所选区域的区域色阶映射相对于相同区域的全局色阶映射移动。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成超声图像的区域色阶映射包括以下一种或多种函数：线性映射函数、伽马压缩算法、梯度域高动态范围压缩算法、伽马算法、对数算法、直方图均衡算法、区域色阶映射算法、图像分解、图像梯度、逆色阶映射算法、逆线性化算法和/或图像色貌模型（iCAM）。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成超声图像的区域色阶映射包括忽略低于最小阈值的超声图像数据的亮度值以及高于最大阈值的超声图像数据的亮度值。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用于确定所选区域的信息包括接收用户对显示于电子显示器上的超声图像的输入。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用于确定所选区域的信息包括接收用于确定可能与血管结构相关的区域的信息。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用于确定所选区域的信息包括接收用于确定可能与两个或多个不同组织的边界相关的区域的信息。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所选区域的区域色阶映射包括基于用户选择的预设和用户选择的图像调整中的一者进行色阶映射。
14.一种用于显示增强的感兴趣区域的方法，所述方法包括：
经由电子显示器显示超声图像的全局色阶映射；
经由电子输入设备在所显示的超声图像内接收对感兴趣区域的选择；
经由所述电子显示器显示所述感兴趣区域的区域色阶映射，其中，所述感兴趣区域的区域色阶映射不同于相同的感兴趣区域的全局色阶映射。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，显示感兴趣区域的区域色阶映射包括将感兴趣区域的色阶映射显示为所显示的超声图像的全局色阶映射的覆盖图。
16.如权利要求14所述的方法，还包括：
接收来自用户的一个或多个色阶映射参数；
其中，基于所述一个或多个色阶映射参数进行所述感兴趣区域的区域色阶映射。
17.如权利要求14所述的方法，还包括：
接收用户从多个可用色阶映射预设中选择的色阶映射预设；
其中，显示感兴趣区域的区域色阶映射包括根据所选择的色阶映射预设来显示感兴趣区域。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述多个可用色阶映射预设包括一个或多个映射预设，其用于查看与肝脏、肾脏、乳房、睾丸、血管结构及两个或更多组织类型的连接相关的超声图像。
19.如权利要求14所述的方法，还包括：
调整所述感兴趣区域的大小及相对位置中的一者；并基于调整后的感兴趣区域，显示感兴趣区域的刷新后的区域色阶映射。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，显示感兴趣区域的刷新后的区域色阶映射包括将所显示的感兴趣区域从初始的区域色阶映射逐渐转变为刷新后的区域色阶映射。
21.如权利要求14所述的方法，其特征在于，显示感兴趣区域的区域色阶映射包括将感兴趣区域的区域色阶映射相对于所显示的相同感兴趣区域的全局色阶映射放大后显示。
22.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所接收的感兴趣区域被定义为与所显示的超声图像的全局色阶映射相关的声栅。
23.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所接收的感兴趣对应于确定为将与血管结构和不相似组织之一有关的区域。
24.如权利要求14所述的方法，其特征在于，感兴趣区域的区域色阶映射的动态范围大于相同感兴趣区域的区域色阶映射的动态范围。
25.如权利要求14所述的方法，其特征在于，区域色阶映射包括以下一种或多种：线性映射函数、伽马压缩算法、梯度域高动态范围压缩算法、伽马算法、对数算法、直方图均衡算法、区域色阶映射算法、图像分解、图像梯度、逆色阶映射算法、逆线性化算法和/或图像色貌模型（iCAM）。
26.如权利要求14所述的方法，其特征在于，区域色阶映射的确定包括：
将低于最小阈值的超声图像数据的亮度值设置为黑色的等值；
将高于最大阈值的超声图像数据的亮度值设置为白色的等值。