[发明专利]一种基于超声的医学视频读取方法

说明书

本发明公开了一种基于超声的医学视频读取方法，包括以下步骤：S1、灰度变换；S2、用高斯滤波进行模糊处理；S3、再进行差分图像的计算，读取视频时，将第一帧设置为整个输入的背景，对于每个从背景之后读取的帧计算其与背景之间的差异，得到一个差分图，对差分图进行二值化阈值处理；S4、进行轮廓检测，对于像素值一样的连通区认为是同一个区域目标，标记为一个目标的轮廓，此处只检测区域目标的外轮廓，同时标记该轮廓的4个点来保存轮廓信息；S5、最后在原始视频上显示轮廓的标记，定位检测目标的位置。本发明所述基于超声的医学视频读取方法，有效的解决图像增强过程中表现出的“模糊性”，大大提高增强算法的增强效率。

技术领域

本发明属于医学视频技术领域，具体是涉及到一种基于超声的医学视频读取方法。

背景技术

现代医疗随着科技的发展，对科技辅助的依赖性越来越强。医学图像技术已经成为当今医疗领域内，必不可少的辅助技术。医生凭借医学图像，可以做出更准确快速的诊断，同时也可以开发出更多的新的医疗手段。MRI(磁共振)、X射线、核医学成像和超声成像技术被公认为是目前四大医学成像技术。其中，医学超声图像与其他医学成像技术相比，超声成像技术具有实时性强、安全性好、成本低等优良特性，已经在某些医疗领域取得了不可或缺的地位。然而，由于其自身成像原理的限制，医学超声图像在成像过程中往往会带入大量噪声，并且医学超声图像对比度很低。这些不良特性给医生的判读和机器的自动识别带来了不利影响，大大限制了医学超声图像的发展。超声图像传统去噪算法主要包括空间域滤波法，各向异性扩散方程滤波法以及变换域滤波方法三大类，传统图像增强算法主要包括灰度变换、空域增强和频域增强，在传统的图像增强算法中，在增强图像的同时也增强了噪声，严重影响了图像质量。

发明内容

(一)解决的技术问题

本发明的目的在于一种基于超声的医学视频读取方法，提供了处理事务模糊性的有效方法，有效的解决图像增强过程中表现出的“模糊性”，大大提高增强算法的增强效率。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于超声的医学视频读取方法，包括以下步骤：

S1、灰度变换，对原始视频的截图，对每一帧图像进行灰度变换，然后对灰度图像进行gamma变换来增加对比度；

S2、用高斯滤波进行模糊处理；

S3、再进行差分图像的计算，读取视频时，将第一帧设置为整个输入的背景，对于每个从背景之后读取的帧计算其与背景之间的差异，得到一个差分图，对差分图进行二值化阈值处理；

S4、进行轮廓检测，对于像素值一样的连通区认为是同一个区域目标，标记为一个目标的轮廓，此处只检测区域目标的外轮廓，同时标记该轮廓的4个点来保存轮廓信息；

S5、最后在原始视频上显示轮廓的标记，定位检测目标的位置。

通过采用上述的技术方案，验证了基于小波变换的模糊增强算法在处理医学超声图像中有较好的处理效果，为后续医生的判读和机器的自动识别，打下坚实的基础。

优选的，所述步骤S1中，Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系，具体公式为：

其中：max为一副图像中像素最大值，r为每个点的像素值。

通过采用上述的技术方案，较亮的区域灰度被拉伸，较暗的区域灰度被压缩的更暗，图像整体变暗。

优选的，所述步骤S2中，所述高斯滤波处理，通过高斯滤波器，完成高斯核的构造后，利用高斯核的一个二维的卷积算子，用于图像模糊化；