[发明专利]超声图像的去噪方法及装置

权利要求书

1.一种超声图像的去噪方法，所述超声图像由真实图像和散斑图像叠加形成，其特征在于，所述方法包括：

基于所述超声图像的全变差图像去噪模型，确定所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值；

基于所述超声图像的最小化模型，分别对所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值进行迭代估计，当所述真实图像的灰度估计值和所述散斑图像的灰度估计值符合预设收敛条件时，得到所述真实图像的灰度估计值和所述散斑图像的灰度估计值；

根据所述真实图像的灰度估计值生成去噪后的超声图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声图像的最小化模型，对所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值进行迭代估计，包括：

基于所述超声图像的最小化模型并且将所述真实图像的初始灰度值作为所述最小化模型的常量，对所述散斑图像的灰度值进行估计，得到所述散斑图像的第一次灰度估计值；

基于所述最小化模型并且将所述散斑图像的初始灰度值作为所述最小化模型的常量，对所述真实图像的灰度值进行估计，得到所述真实图像的第一次灰度估计值；

将所述散斑图像的第一次灰度估计值和所述真实图像的第一次灰度估计值交替作为所述最小化模型的初始常量，分别对所述真实图像的灰度值和所述散斑图像的灰度值进行交替估计。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设收敛条件包括：

确定本次迭代得到的所述真实图像的灰度估计值与上一次迭代得到的所述真实图像的灰度估计值之间的第一差值绝对值；

确定本次迭代得到的所述散斑图像的灰度估计值与上一次迭代得到的所述散斑图像的灰度估计值之间的第二差值绝对值；

确定所述第一差值绝对值和本次迭代得到的所述真实图像的灰度估计值之间的第一比值；

确定所述第二差值绝对值和本次迭代得到的所述散斑图像的灰度估计值之间的第二比值；

当所述第一比值和所述第二比值均小于预设阈值时，确定真实图像的灰度估计值符合预设收敛条件，否则，继续迭代至满足收敛条件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全变差图像去噪模型由所述真实图像的总变差范数、所述超声图像和所述真实图像之间的逼真项、以及各自对应的权重系数确定。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于全变差图像去噪模型，确定所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值，包括：

确定所述真实图像的总变差范数，以及确定所述超声图像和所述真实图像之间的逼真项；

计算所述总变差范数与经过所述逼真项对应的权重系数相乘后的乘积的和值；

将所述和值达到最小值时对应的所述真实图像的灰度值确定为所述真实图像的初始灰度值；

基于所述超声图像和所述真实图像的初始灰度值，确定所述散斑图像的初始灰度值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最小化模型由所述超声图像与真实图像的灰度估计值之间的估计误差的L2范数、所述真实图像的灰度估计值的正则化项、所述散斑图像的灰度估计值基于独立同分布的统计模型基于各自对应的权重系数确定。

7.一种超声图像的去噪装置，其特征在于，所述超声图像由真实图像和散斑图像叠加形成，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于基于所述超声图像的全变差图像去噪模型，确定所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值；

迭代估计模块，用于基于所述超声图像的最小化模型，分别对所述第一确定模块确定的所述真实图像的初始灰度值和所述散斑图像的初始灰度值进行迭代估计，当所述迭代估计模块计算出的所述真实图像的灰度估计值和所述散斑图像的灰度估计值符合预设收敛条件时，得到所述真实图像的灰度估计值和所述散斑图像的灰度估计值；

图像生成模块，用于根据所述真实图像的灰度估计值生成去噪后的超声图像。