[发明专利]一种基于双边滤波和特征识别的超声去噪方法及系统

权利要求书

1.一种基于双边滤波和特征识别的超声去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对噪声图像进行快速双边滤波，以得到滤波图像；

S2、根据滤波图像进行边缘识别，以得到边缘模板；

S3、根据边缘模板对滤波图像进行边缘增强，以得到增强图像；

步骤S1中根据计算当前像素对应的各向异性向量和降采样坐标，并依次遍历噪声图像的所有像素，以得到噪声图像的降采样空间；

快速双边滤波包括三维高斯卷积的定义以及参数初始化，三维高斯卷积核g通过尺寸σ_s和σ_r以及降采样倍数s_s和s_r定义；其中，下标s表示空间域，下标r表示值域；初始化ω_↓i_↓和ω_↓为0；

当前像素对应的各向异性向量为：

(ωi,ω)＝(I(x,y),1)；

其中，I表示待处理噪声图像；(x,y)表示当前像素的位置坐标；

当前像素对应的降采样坐标：

其中，round表示对每个分量进行四舍五入，I_min表示I的最小值；

所述当前像素对应的降采样空间为：

依次遍历噪声图像I的所有像素，以完成图像降采样空间的建立；

降采样空间与三维高斯核g进行卷积得到对当前像素的和进行三维线性插值得到和即：

计算当前像素的双边滤波值：

依次遍历图像中的所有像素，以得到滤波图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于双边滤波和特征识别的超声去噪方法，其特征在于，步骤S2具体为：

将滤波图像与laplace模板进行卷积得到I_laplace；

根据I_laplace对滤波图像进行锐化得到I_sharp；

对滤波图像进行sobel边缘检测得到I_sobel；

根据I_sharp和I_sobel得到特征图像；

对特征图像进行阈值检测，以得到边缘模板。

3.根据权利要求1所述的一种基于双边滤波和特征识别的超声去噪方法，其特征在于，步骤S3中根据边缘模板对滤波图像的边缘区域进行非线性灰度变换，以对滤波图像进行边缘增强。

4.一种基于双边滤波和特征识别的超声去噪系统，其特征在于，包括：

滤波模块，用于对噪声图像进行快速双边滤波，以得到滤波图像；

识别模块，用于对滤波图像进行边缘识别，以得到边缘模板；

增强模块，用于根据边缘模板对滤波图像进行边缘增强，以得到增强图像；

所述滤波模块包括：

计算模块，用于根据计算当前像素对应的各向异性向量和降采样坐标，并依次遍历噪声图像的所有像素，以得到噪声图像的降采样空间；

快速双边滤波包括三维高斯卷积的定义以及参数初始化，三维高斯卷积核g通过尺寸σ_s和σ_r以及降采样倍数s_s和s_r定义；其中，下标s表示空间域，下标r表示值域；初始化ω_↓i_↓和ω_↓为0；

当前像素对应的各向异性向量为：

(ωi,ω)＝(I(x,y),1)；

其中，I表示待处理噪声图像；(x,y)表示当前像素的位置坐标；

当前像素对应的降采样坐标：

其中，round表示对每个分量进行四舍五入，I_min表示I的最小值；

所述当前像素对应的降采样空间为：

依次遍历噪声图像I的所有像素，以完成图像降采样空间的建立；

降采样空间与三维高斯核g进行卷积得到对当前像素的和进行三维线性插值得到和即：

计算当前像素的双边滤波值：

依次遍历图像中的所有像素，以得到滤波图像。