【正文】 tract:Medical ultrasound imaging is a kind of important medical imaging diagnosis based on ultrasonic technology. Ultrasonic imaging pared to CT, nuclear magic resonance (NMR) and other diagnostic technique has the obvious superiority,With its cheap, convenient, quick, high security, a dynamic and repeat scan widely used in clinical advantages of medical diagnosis. But the ultrasonic imaging also has its shortings, the most important is the diagnostic accuracy of ultrasonic imaging vulnerable to outside interference, make the image quality is poorer, affect a diagnosis. Such ultrasound images of the denoising became an important question. Because the ultrasound images is contained in the noise is a kind of multiplicative noise spots, so that medical ultrasound image denoising became a very plex and difficult process. Wavelet transform is in last few years developed a kind of transformation analysis method, it has a shorttime Fourier transform the characteristics of localization, and to provide a on frequency change timefrequency window, signal and image processing is the ideal tool. Because of wavelet transform in the time domain and frequency domain and has good localization characteristics, so the wavelet transform in the denoising performance of widely used. Ultrasound images of the denoising is the premise of ultrasonic diagnosis, it behind the recognition of illness and diagnosis have very important influence, so the ultrasonic image denoising in medical image processing has its important significance. Around the 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 Ⅲ 3 wavelet image denoising center problems in study, this paper put forward the treatment method of wavelet denoising. In understand about the basic theory of wavelet transform and offered to adapt to the denoising method, first of all the original medical ultrasound images were log conversion, and then choose the suitable wavelet and wavelet deposition level of the image to transform wavelet deposition, then the high frequency coefficients of the threshold quantification, each layer to choose a threshold value the high frequency coefficients are soft threshold processing, finally, using the wavelet reconstruction, get the image denoising and exponential transform to obtain the required image. Experiments show that the wavelet transform in ultrasonic image denoising has its great advantage. Key words: ultrasonic imaging, spots noise, wavelet rransfom, threshold 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 Ⅳ 4 目 錄 第一章 緒論 .............................................................................................................. 1 超聲圖像去噪的意義及目的 16 人眼視覺特性 超聲圖像去噪的現(xiàn)狀 目前對于超聲圖像斑點(diǎn)的認(rèn)識有著兩種不同的觀點(diǎn)，一種觀點(diǎn)認(rèn)為圖像中的斑點(diǎn)是一種噪聲，它影響超聲圖像的質(zhì)量和清晰度，所以要盡量去除或者抑制其斑點(diǎn)噪聲；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為斑點(diǎn)也是圖像信息的一種，它也代表體內(nèi)某種組織或器官的機(jī)能情況，正?；蛘卟徽?，是否病變。 第二章介紹了超聲成像的機(jī)理，相關(guān)理論知識及其噪聲特性，以便后面的研究。超聲顯示儀器根據(jù)其接受到強(qiáng)弱不同的回聲，運(yùn)用明暗不同的光點(diǎn)一次顯示出來，從而得到人體的超聲圖像。 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 6 （ 2） M型超聲診斷儀 M超 與 A超相比，最重要的是多出了慢掃描電路， M超 是采用輝度調(diào)制，以亮度反映回聲強(qiáng)弱， M型顯示體內(nèi)各層組織對于體表 (探頭 )的距離隨時(shí)間變化的曲線，是反映一維的空間結(jié)構(gòu)，因 M型超聲多用來探測心臟，故常稱為 M型超聲心動(dòng)圖，目前一般作為二維彩色多普勒超聲心動(dòng)圖儀的一種顯示模式設(shè)置于儀器上。目前對用于心血管診斷的超聲儀都配有多普勒，分脈沖式多普勒和連續(xù)式多普勒。實(shí)時(shí)線性診斷儀適用于一般的腹部檢查，有多種不同頻率的探頭，但是探頭和人體接觸面積較大，檢查時(shí)需要大的透聲窗才能使聲束有效的經(jīng)過檢查目標(biāo)。 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 10 第三章 超聲圖像去噪方法 現(xiàn)有的圖像去噪處理方法大致可以分為空間域方法和頻域方法兩種 ： 前一種 方法主要是利用圖像的平滑模板對該圖像進(jìn)行卷積，來抑制或者去除噪聲；另一種方法則是通過先對圖像進(jìn)行變換，然后選擇合適的濾波器進(jìn)行去噪，最后再進(jìn)行反變換得到所期望的去噪圖像。對窗口內(nèi)的象素灰度排序，取中間一個(gè)值作為目標(biāo)象素的新灰度值。 （ 2） 最大最小化閾值 : ??? ??? )lo g1 8 2 9 (02 nM ?? 3232??nn （ 39） 這種閾值由于是基于悲觀決策的思想，所以也會出現(xiàn)“過扼殺”系數(shù)現(xiàn)象 （ 3） 置信區(qū)間閾值： ?? 3? （ 310） 這種閾值的依據(jù)是零均值的正態(tài)分布變量基本上都落在 ?? ??3,3? 之間，因此絕對值大于 ?3 的系數(shù)一般都認(rèn)為主要是信號所構(gòu)成的。傳統(tǒng)的超聲圖像去噪方法有維納濾波、中值濾波、均值濾波、自適應(yīng)加權(quán)中值濾波等。再簡明點(diǎn)說就是人眼對較暗區(qū)域中的噪聲要比對亮區(qū)中的噪聲敏感得多。在連續(xù)小波函數(shù)中， 0。 由兩個(gè)一元多分辨率分析 ??1kV 與 ??2kV 構(gòu)成的二元分辨率分析 ??kV 有 kkk WVV ???1 ， 其中 )3()2()1( kkkk WWWW ??? ，任給 )(),( 22 RLyxf ? ， ),( yxfN是 f 在 NV 中的投影。只要對獲得的超聲圖像進(jìn)行對數(shù)變換，就可以把斑點(diǎn)噪聲近似為加性的高斯白噪聲。 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 25 本文利用 Donoho 小波軟閾值技術(shù)的方法來抑制醫(yī)學(xué)超聲圖像的噪聲，克服了通用小波閾值去噪只要一個(gè)閾值、自適應(yīng)差的缺點(diǎn)，該方法考慮信號和噪聲的多尺度特性，在小波變換域內(nèi)不同的尺度上選擇合適的閾值來進(jìn)行小波系 數(shù)壓縮，再經(jīng)小波逆變換得到去噪的圖像。 西南科技大學(xué)本科生畢業(yè)論文 28 結(jié)論 超聲成像技術(shù)以其成本低，使用方便，實(shí)時(shí)成像等優(yōu)點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。 如果閾值處理的小波變換系數(shù)層數(shù)較少，則閾值處理后的圖像降噪效果又不夠理想。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，中值濾波能有效的去除 圖像中的噪聲點(diǎn)，特別是在一片連續(xù)變化緩和的區(qū)域中（比如人的皮膚），幾乎能完全去除灰度突變點(diǎn) （可以認(rèn)為是噪聲點(diǎn)） ，也因?yàn)槿绱?，中值濾波不適合用在細(xì)節(jié)點(diǎn)多或細(xì)節(jié)線多的圖像中，因?yàn)榧?xì)節(jié)點(diǎn)可能被當(dāng)成噪聲點(diǎn)去除。經(jīng)處理后的小波系數(shù)就可以理解為基本上是由信號引起的，達(dá)到去噪效果。因此研究能在較好的保留細(xì)節(jié)信號的前提下去除噪聲則成了一個(gè)很值得探索的問題。 二維圖像小波變換分解與重構(gòu) 如果一個(gè)圖形是有能量的二維函數(shù) )(),( 22 RLyxf ? ，則構(gòu)造子空間列就是它的多分辨分析或逼近，可以使它們滿足多分辨率定義中的性質(zhì)二維推廣形式。為了使信號重構(gòu)的實(shí)現(xiàn)上是穩(wěn)定的，除了完全重構(gòu)條件外，還要求 )(t? 的傅里葉變換滿足如下穩(wěn)定性條件： BA j ?? ???? ? 2)2(? ?? 式中， 0＜ A≤ B＜ ? （ 48） 離散小波變換 在實(shí)際應(yīng)用中，特別是在計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)上，連續(xù)小波必須加以離散化。 人眼視覺特性 依據(jù) Weber 理論，人類的視覺系統(tǒng)就像帶通空域?yàn)V波器一樣有著很大的動(dòng)態(tài)范圍。由此可見，小波變換在圖像去噪處理中的應(yīng)用 是很具有前景的。這樣，選擇怎樣的閾值就成了小波去噪的關(guān)鍵，要想獲得效果良好的去噪圖像，就必須選取適當(dāng)?shù)拈撝?。維納濾波能在較好的保存圖像邊緣的前提下，較好的消除強(qiáng)脈沖性噪聲的影響。不同組織有不同的回聲強(qiáng)度和不同的聲衰減，如組織內(nèi)含水分比較多的，聲衰減比較低，圖像上就有其明顯的暗區(qū)顯示，就可以比較容易的提取邊界； 可是 如果組織內(nèi)含膠原蛋白比較多，則聲衰減比較高， 邊界的提取就比較困難。因?yàn)榉糯笃饔凶銐虻姆糯罅浚阅馨驯容^弱的信號放大到數(shù)百毫伏以上，甚至幾伏特。因此，F(xiàn)超的成像畫面是一個(gè)有位置函數(shù)決定的曲面，而不是一個(gè)平面。 超聲診斷儀接收到超聲信號，經(jīng)過適當(dāng)?shù)碾娮訉W(xué)處理后，最終將有用信號顯示在 CRT上，到現(xiàn)在已開發(fā)出的有 A型、 B型、 C型、 D型、 F型和 M型，以下分別從原理和應(yīng)用領(lǐng)域做一簡要對比 。放大和處理，最后顯示成像。一般來說圖像的去噪和圖像的增強(qiáng)是一個(gè)矛盾的過程，既要去除圖像中的噪聲又要保留圖像中的細(xì)節(jié)，因此如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程將是本文所要解決的問題。 為了圖像后期的分析識別和重構(gòu)等工作的順利進(jìn)行，超聲圖像的去噪就有其進(jìn)行的必要。 3 第二章 超聲成像的機(jī)理及其噪聲特性 .......................................................... 4 超聲成像原理及特點(diǎn) 超聲圖像的去噪是超聲診斷的前提，它對后面病情的識別和診斷有很重要的影