一种心脏超声图像优化增强方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种心脏超声图像优化增强方法。

背景技术：

1、心脏超声，也称为超声心动图，是一种广泛使用的非侵入性成像技术，可观察心脏的结构和功能。然而，心脏超声图像的质量常常受到噪声、伪影和图像对比度不足的影响，这可能妨碍准确的诊断和解读；传统的用于增强心脏超声图像的方法通常涉及图像滤波、对比度调整和降噪技术。然而，这些方法可能无法有效解决心脏超声成像所特有的挑战，如斑点噪声、运动伪影和心脏结构之间的低对比度；传统的增强技术可能导致细节过度平滑、重要诊断信息丢失或引入伪影，使医生难以解读图像。因此，需要一种改进的方法，能够通过解决这些特定挑战，同时保留诊断信息和最小化伪影，有效增强心脏超声图像。

2、现阶段对心脏超声视觉的图像增强处理主要是利用全局图像直方图均衡化，对图像全局进行自适应增强，但在增强过程中会导致局部心脏特征模糊，导致医师诊断困难，进而会进行局部图像的自适应增强，由于噪声的灰度值和心脏边缘区域灰度值比较相似，在局部增强过程中可能会将原噪声放大。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供一种心脏超声图像优化增强方法，所述方法包括：

2、获取心脏超声灰度图像；

3、对心脏超声灰度图像进行图像分块操作，获得若干个图像块；

4、对心脏超声灰度图像的所有图像块进行分类，得到第一类别图像块集和第二类别图像块集；获取第一类别图像块集中每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量；获取第二类别图像块集中每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量；根据每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量，获得每个图像块的均衡化后灰度直方图；根据每个图像块的均衡化后灰度直方图获取每个均衡化后的图像块；

5、获取每个均衡化后的图像块的灰度曲线；根据每个均衡化后的图像块的灰度曲线获得每个均衡化后的图像块中所有凸出区域；获取第一类别图像块集中每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数；获取第二类别图像块集中每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数；根据每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数获得所有增强后的图像块；根据所有增强后的图像块获取增强后的心脏超声图像。

6、优选的，所述对心脏超声灰度图像进行图像分块操作，获得若干个图像块，包括的具体方法为：

7、使用预设大小的滑窗在心脏超声灰度图像上进行步长为的滑窗操作，得到若干个窗口，将每个窗口作为一个图像块，进而得到心脏超声灰度图像的若干个图像块。

8、优选的，所述对心脏超声灰度图像的所有图像块进行分类，得到第一类别图像块集和第二类别图像块集，包括的具体方法为：

9、将心脏超声灰度图像的灰度直方图中像素点数量最多的灰度级记为第一灰度级；对于任意一个图像块，若所述图像块的灰度级均值小于等于第一灰度级，则将所述图像块分类至第一类别图像块集；若所述图像块的灰度级均值大于第一灰度级，则将所述图像块分类至第二类别图像块集；同理，将所有图像块分类至相应的类别图像块集中，进而获得第一类别图像块集和第二类别图像块集。

10、优选的，所述获取第一类别图像块集中每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量；获取第二类别图像块集中每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量，包括的具体方法为：

11、第一类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级需要裁剪的像素点数量的计算表达式为：

12、

13、式中，表示第一类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级需要裁剪的像素点数量；表示第一类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级的像素点数量；表示灰度级；表示第一类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中像素点数量最多的灰度级；表示向上取整；

14、第二类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级需要裁剪的像素点数量的计算表达式为：

15、

16、式中，表示第二类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级需要裁剪的像素点数量；表示第二类别图像块集中第个图像块的灰度直方图中灰度级的像素点数量；表示灰度级；表示第二类别图像块集中第个图像块的灰度级均值；表示向上取整。

17、优选的，所述根据每个图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量，获得每个图像块的均衡化后灰度直方图，包括的具体方法为：

18、对于任意一个图像块，将所述图像块的灰度直方图中所有灰度级需要裁剪的像素点数量的均值记为待分配的像素点数量，根据所述图像块的灰度直方图中每个灰度级需要裁剪的像素点数量，对所述图像块的灰度直方图进行裁剪，得到裁剪后灰度直方图；将裁剪后灰度直方图中每个灰度级的像素点数量和待分配的像素点数量的和，作为所述图像块的均衡化后灰度直方图中每个灰度级的像素点数量；同理，获得每个图像块的均衡化后灰度直方图。

19、优选的，所述获取每个均衡化后的图像块的灰度曲线，包括的具体方法为：

20、对于任意一个均衡化后的图像块，从所述图像块左上角第一个像素点开始按照z字扫描遍历所述均衡化后的图像块的所有像素点，并根据每个像素点的灰度值，获得所述均衡化后的图像块的灰度曲线，所述灰度曲线的横轴为所述均衡化后的图像块中每个像素点的位置，纵轴表示每个像素点对应的灰度级；同理，获取每个均衡化后的图像块的灰度曲线。

21、优选的，所述获得每个均衡化后的图像块中所有凸出区域，包括的具体方法为：

22、对于任意一个均衡化后的图像块的灰度曲线，从左至右遍历所述灰度曲线上的每个数据点，将第一个一阶导数为正，二阶导数为负的数据点记为第一数据点，将第一数据点之后的第一个一阶导数为正，二阶导数为正的数据点记为第二数据点，则第一数据点与第二数据点之间的所有像素点组成的区域为所述均衡化后的图像块的凸出区域；将第二数据点之后的第一个一阶导数为正，二阶导数为负的数据点记为第三数据点，将第三数据点之后的第一个一阶导数为正，二阶导数为正的数据点记为第四数据点，则第三数据点与第四数据点之间的所有像素点组成的区域为所述均衡化后的图像块的凸出区域；将第四数据点之后的第一个一阶导数为正，二阶导数为负的数据点记为第五数据点，将第五数据点之后的第一个一阶导数为正，二阶导数为正的数据点记为第六数据点，则第五数据点与第六数据点之间的所有像素点组成的区域为所述均衡化后的图像块的凸出区域；以此类推，获取所述衡化后的图像块中所有凸出区域。

23、优选的，所述获取第一类别图像块集中每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数，包括的具体方法为：

24、对于任意一个均衡化后的图像块中任意一个凸出区域，将所述凸出区域中灰度值最大值与灰度值最小值的差值，作为所述凸出区域的凸出高度，进而获得所述均衡化后的图像块中所有凸出区域的凸出高度；

25、对于第一类别图像块集中任意一个均衡化后的图像块中第个凸出区域，若第个凸出区域的凸出高度大于等于所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值，则将第个凸出区域的凸出高度与所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值的比值，作为第个凸出区域的线性调整系数；若第个凸出区域的凸出高度小于所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值，则将第个凸出区域的凸出高度与所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值的比值记为第一比值，将1与第一比值的差值作为第1个凸出区域的线性调整系数。

26、优选的，所述获取第二类别图像块集中每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数，包括的具体方法为：

27、对于第二类别图像块集中任意一个均衡化后的图像块中第个凸出区域，若第个凸出区域的凸出高度大于等于所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值，则将第个凸出区域的凸出高度与所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值的比值，作为第个凸出区域的线性调整系数；若第个凸出区域的凸出高度小于所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值，则将第个凸出区域的凸出高度的比值与所述均衡化后的图像块的灰度曲线中所有凸出区域的凸出高度的均值记为第二比值，将1与第二比值的差值作为第个凸出区域的线性调整系数。

28、优选的，所述根据每个均衡化后的图像块中每个凸出区域的线性调整系数获得所有增强后的图像块，包括的具体方法为：

29、对于任意一个均衡化后的图像块中任意一个凸出区域的任意一个像素点，将所述像素点的灰度值与所述凸出区域的线性调整系数的乘积，作为所述像素点的新灰度值，进而得到所述凸出区域中所有像素点的新灰度值，以此完成对所述凸出区域的增强处理，同理，完成所述均衡化后的图像块中所有凸出区域的增强处理，得到增强后的图像块。

30、本发明的技术方案的有益效果是：针对由于噪声的灰度值和心脏边缘区域灰度值比较相似，在局部增强过程中可能会将原噪声放大的问题；本发明通过对图像进行分块处理，提升图像处理效率的同时也可以对图像的局部区域进行直方图均衡化处理，减小了全局直方图均衡化对细节增强不明显的缺点。由于局部直方图均衡化同时也会增强图像中的噪声，本发明在局部直方图均衡化的基础上绘制每块的灰度值曲线，根据曲线的凸区域中的凸出程度来对凸区域进行不同程度的线性变换，能够在图像局部直方图均衡化增强时，有效减小由于放大原噪声导致图像显示效果比较差的情况。