(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專(zhuān)利有限公司11291專(zhuān)利代理師王英審查員楊歡本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N超聲圖像的處理方法及裝采用結(jié)合邊緣檢測(cè)算法的非線性擴(kuò)散方法對(duì)超量2對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，得到多個(gè)尺度的子圖；所述多個(gè)尺度的子圖中包括第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖；所述第一類(lèi)子圖為基于預(yù)設(shè)規(guī)則選取的目標(biāo)尺度的子對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到所述第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)；以及，基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量?jī)蓚€(gè)特征值之間的差值確定邊緣判斷因子，所述邊緣判斷因子與所述差值具有正相關(guān)關(guān)對(duì)所述第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖執(zhí)行重建操作，得到與所述待基于所述頻域信息得到帶通濾波器的在各像素點(diǎn)處的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，基于所述像素點(diǎn)的各方向尺度的所述偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和所述奇對(duì)稱(chēng)其中，PAS為邊緣顯著性參數(shù)、odd為所述像素點(diǎn)在方向尺度s下的奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)、3其中，D為擴(kuò)散張量、@?和@?均為基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取的所述第一類(lèi)子圖的特征向采用高斯金字塔方式或小波金字塔方式對(duì)所述待處理超4超聲圖像的處理方法及裝置技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請(qǐng)涉及超聲圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超聲圖像的處理方法及裝置。背景技術(shù)[0002]醫(yī)學(xué)超聲成像可以做到實(shí)時(shí)查看病變組織的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，并且不像CT等存在輻射損害，目前被廣泛應(yīng)用于臨床檢查中。[0003]但相比于CT等其他醫(yī)學(xué)圖像，超聲圖像存在邊緣不夠清晰、對(duì)比度低等缺點(diǎn)。當(dāng)診斷過(guò)程中對(duì)病變區(qū)域的邊緣清晰度有較高需求時(shí)，超聲圖像的缺陷可能會(huì)影響到臨床醫(yī)生的診斷結(jié)果。[0004]針對(duì)超聲圖像部分邊緣清晰度不夠、對(duì)比度低等問(wèn)題，可以從信號(hào)層面和圖像層面進(jìn)行優(yōu)化。在信號(hào)層面進(jìn)行優(yōu)化，主要是為了減少接收信號(hào)中旁瓣分量、柵瓣分量、噪聲分量等成分，提高波束合成的準(zhǔn)確率；在圖像層面進(jìn)行優(yōu)化，主要是利用圖像后處理技術(shù)提高圖像對(duì)比度、邊緣的清晰度等，進(jìn)而改善[0005]基于信號(hào)層面的處理方案，是對(duì)源頭信號(hào)的優(yōu)化過(guò)程很容易破壞原始信號(hào)的結(jié)構(gòu)，造成有用信號(hào)的缺失，并且由于原始信號(hào)的數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化過(guò)程中引入的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)系統(tǒng)成像的實(shí)時(shí)性是一種考驗(yàn)。[0006]基于圖像層面的處理方案中，由于圖像的數(shù)據(jù)量要明顯低于原始信號(hào)的數(shù)據(jù)量，且圖像后處理技術(shù)經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，處理得當(dāng)則可以提高超聲圖像對(duì)比度、邊緣清晰度和圖像的整體質(zhì)量。[0007]基于此，如何在圖像層面提高超聲圖像邊緣的清晰度和對(duì)比度仍有待改進(jìn)。發(fā)明內(nèi)容[0008]本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種超聲圖像的處理方法及裝置，用于解決如何在圖像層面提高超聲圖像邊緣的清晰度和對(duì)比度的問(wèn)題。[0010]獲取待處理超聲圖像；[0011]對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，得到多個(gè)尺度的子圖；所述多個(gè)尺度的子圖中包括第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖；所述第一類(lèi)子圖為基于預(yù)設(shè)規(guī)則選取的目標(biāo)尺度的子圖；[0012]調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度；[0013]對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到所述第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)的邊緣顯著性[0014]基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量；[0015]采用所述擴(kuò)散張量和所述邊緣顯著性參數(shù)對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行擴(kuò)散處理；[0016]對(duì)所述第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖執(zhí)行重建操作，得到與所述待處理超聲圖像的尺5寸相同的目標(biāo)超聲圖像。[0017]可選的，所述對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到所述第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)[0019]基于所述頻域信息得到帶通濾波器的在各像素點(diǎn)處的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)；[0020]針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，基于所述像素點(diǎn)的各方向尺度的所述偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和所述奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0021]可選的，所述基于所述像素點(diǎn)的各方向尺度的所述偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和所述奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)，具體包括：[0022]基于以下公式確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)：應(yīng)、even為方向尺度s下的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)、T為方向尺度s下的噪聲估計(jì)、ε為大于0的常[0025]可選的，所述基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量，具體包括：[0026]基于所述第一類(lèi)子圖的兩個(gè)特征值之間的差值確定邊緣判斷因子，所述邊緣判斷因子與所述差值具有正相關(guān)關(guān)系；[0027]獲取所述邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一特征值，并將預(yù)設(shè)常數(shù)值確定為第二特征值；[0028]采用所述第一特征值、所述第二特征值和所述特征向量構(gòu)建所述擴(kuò)散張量。[0029]可選的，所述獲取所述邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一[0030]基于以下公式確定所述第一特征值和所述第二特征值：[0036]若K<Ktissue,且所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)大于預(yù)設(shè)參數(shù)閾值，則更新所述第一特征值為beta和所述像素點(diǎn)的PAS的乘積。[0037]可選的，所述基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量，具體包括：[0038]基于以下公式構(gòu)建所述擴(kuò)散張量：6[0040]其中，D為擴(kuò)散張量、@?和①?均為基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取的所述第一類(lèi)子圖的特[0041]可選的，所述調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度，具體包括：[0042]針對(duì)任意像素點(diǎn)，基于以下公式調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度：ifI(x,y)<w*mean(1)[0044]其中，I′(x,y)為所述像素點(diǎn)更新后的灰度值、I(x,y)為所述像素點(diǎn)的原灰度值、@為預(yù)設(shè)控制系數(shù)、mean(I)為所述第一類(lèi)子圖的平均灰度值。[0045]可選的，所述對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，具體包括：[0046]采用高斯金字塔方式或小波金字塔方式對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解。單元和探頭；[0050]處理器，分別與所述探頭以及所述顯示單元相連接，被配置為執(zhí)行如第一方面中任一所述的方法。[0051]第三方面，本申請(qǐng)一實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令由電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時(shí)，使得電子設(shè)備能夠執(zhí)行如本申請(qǐng)第一方面中提供的任一方法。[0052]第四方面，本申請(qǐng)一實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本申請(qǐng)第一方面中提供的任一方法。[0053]本申請(qǐng)的實(shí)施例提供的技術(shù)方案至少帶來(lái)以下有益效果：本申請(qǐng)中對(duì)超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，對(duì)其中至少一個(gè)尺度的圖像進(jìn)行邊緣提取，并基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取該尺度圖像的特征值和特征向量，然后基于特征值和特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量來(lái)提高圖像質(zhì)量，由此實(shí)現(xiàn)了采用結(jié)合邊緣檢測(cè)算法的非線性擴(kuò)散方法對(duì)超聲圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，優(yōu)化了該尺度超聲圖像的邊緣和對(duì)比度。然后對(duì)多個(gè)尺度的超聲圖像進(jìn)行重建，得到高質(zhì)量的超聲圖像。[0054]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開(kāi)。附圖說(shuō)明[0055]為了更清楚地說(shuō)明本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面所介紹的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0056]圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的超聲設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；7[0057]圖2為本申請(qǐng)一實(shí)施例提供的超聲設(shè)備實(shí)現(xiàn)超聲圖像的原理示意圖；[0058]圖3為本申請(qǐng)一實(shí)施例提供的超聲圖像處理方法的流程示意圖之一；[0059]圖4為本申請(qǐng)一實(shí)施例提供的超聲圖像處理方法的流程示意圖之二；[0060]圖5A和圖5B為本申請(qǐng)一實(shí)施例提供的方向和特征向量的示意圖；[0061]圖6為本申請(qǐng)一實(shí)施例提供的超聲圖像處理方法的流程示意圖之三。具體實(shí)施方式[0062]為使本申請(qǐng)實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。其中，所描述的實(shí)施例是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。表示A或B;文本中的“和/或”僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在三種關(guān)系，例如，A和/或B,可以表示：?jiǎn)为?dú)存在A,同時(shí)存在A和B,單獨(dú)存在B這三種情況，另外，在本申請(qǐng)實(shí)施例的描述中，“多個(gè)”是指兩個(gè)或多于兩個(gè)?；蛘唠[含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”、的特征可以明示或者隱含地包括一個(gè)或者更多個(gè)該特征，在本申請(qǐng)實(shí)施例的描述中，除非另有說(shuō)明，“多個(gè)”的含義是兩個(gè)或兩個(gè)以上。[0065]針對(duì)超聲圖像部分邊緣清晰度不夠、對(duì)比度低等問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N在圖像層面提高超聲圖像質(zhì)量的方案。[0066]本申請(qǐng)的發(fā)明構(gòu)思可概括為：本申請(qǐng)中對(duì)超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，對(duì)其中至少一個(gè)尺度的圖像進(jìn)行邊緣提取，并基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取該尺度圖像的特征值和特征向量，然后基于特征值和特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量來(lái)提高圖像質(zhì)量，由此實(shí)現(xiàn)了采用結(jié)合邊緣檢測(cè)算法的非線性擴(kuò)散方法對(duì)超聲圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，優(yōu)化了該尺度超聲圖像的邊緣和對(duì)比度。然后對(duì)多個(gè)尺度的超聲圖像進(jìn)行重建，得到高質(zhì)量的超聲圖像。[0067]下面結(jié)合附圖，對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┑某晥D像的處理方法進(jìn)行說(shuō)明。[0068]下面結(jié)合附圖對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例提供的超聲設(shè)備和超聲圖像的干擾抑制方法進(jìn)行說(shuō)明。[0069]參見(jiàn)圖1所示，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的超聲設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖。[0070]應(yīng)該理解的是，圖1所示超聲設(shè)備100僅是一個(gè)范例，并且超聲設(shè)備100可以具有比圖1中所示的更多的或者更少的部件，可以組合兩個(gè)或多個(gè)的部件，或者可以具有不同的部件配置。圖中所示出的各種部件可以在包括一個(gè)或多個(gè)信號(hào)處理和/或?qū)Ｓ眉呻娐吩趦?nèi)的硬件、軟件、或硬件和軟件的組合中實(shí)現(xiàn)。[0071]圖1中示例性示出了根據(jù)示例性實(shí)施例中超聲設(shè)備100的硬件配置框圖。[0072]如圖1所示，超聲設(shè)備100例如可以包括：處理器110、存儲(chǔ)器120、顯示單元130和探頭140;其中，[0073]探頭140,用于發(fā)射超聲信號(hào)；[0074]顯示單元130,用于顯示超聲圖像；8[0075]存儲(chǔ)器120被配置為存儲(chǔ)用于超聲成像所需的數(shù)據(jù)，可包括軟件程序，應(yīng)用界面數(shù)據(jù)等；[0076]處理器110,分別與所述探頭140、所述顯示單元130和存儲(chǔ)器120相連接，被配置為執(zhí)行：[0077]獲取待處理超聲圖像；[0078]對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，得到多個(gè)尺度的子圖；所述多個(gè)尺度的子圖中包括第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖；所述第一類(lèi)子圖為基于預(yù)設(shè)規(guī)則選取的目標(biāo)尺度的子圖；[0079]調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度；[0080]對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到所述第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)的邊緣顯著性[0081]基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量；[0082]采用所述擴(kuò)散張量和所述邊緣顯著性參數(shù)對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行擴(kuò)散處理；[0083]對(duì)所述第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖執(zhí)行重建操作，得到與所述待處理超聲圖像的尺寸相同的目標(biāo)超聲圖像。[0084]可選的，執(zhí)行所述對(duì)所述第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到所述第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0085]將所述第一類(lèi)子圖轉(zhuǎn)換到頻域，得到頻域信息；[0086]基于所述頻域信息得到帶通濾波器的在各像素點(diǎn)處的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)；[0087]針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，基于所述像素點(diǎn)的各方向尺度的所述偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和所述奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0088]可選的，執(zhí)行所述基于所述像素點(diǎn)的各方向尺度的所述偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和所述奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0089]基于以下公式確定所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)：[0091]其中，PAS為邊緣顯著性參數(shù)、odd,為所述像素點(diǎn)在方向尺度s下的奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)、even為方向尺度s下的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)、T為方向尺度s下的噪聲估計(jì)、ε為大于0的常[0092]可選的，執(zhí)行所述基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0093]基于所述第一類(lèi)子圖的兩個(gè)特征值之間的差值確定邊緣判斷因子，所述邊緣判斷因子與所述差值具有正相關(guān)關(guān)系；[0094]獲取所述邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一特征值，并將預(yù)設(shè)常數(shù)值確定為第二特征值；[0095]采用所述第一特征值、所述第二特征值和所述特征向量構(gòu)建所述擴(kuò)散張量。9[0096]可選的，執(zhí)行所述獲取所述邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一特征值，并將預(yù)設(shè)常數(shù)值確定為第二特征值，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0097]基于以下公式確定所述第一特征值和所述第二特征值：[0103]若K<Ktissue,,且所述像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)大于預(yù)設(shè)參數(shù)閾值，則更新所述第一特征值為beta和所述像素點(diǎn)的PAS的乘積。[0104]可選的，執(zhí)行所述基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取所述第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0105]基于以下公式構(gòu)建所述擴(kuò)散張量：[0107]其中，D為擴(kuò)散張量、@?和@?均為基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取的所述第一類(lèi)子圖的特[0108]可選的，執(zhí)行所述調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0109]針對(duì)任意像素點(diǎn)，基于以下公式調(diào)整所述第一類(lèi)子圖的對(duì)比度：[0111]其中，I'(x,y)為所述像素點(diǎn)更新后的灰度值、I(x,y)為所述像素點(diǎn)的原灰度值、@為預(yù)設(shè)控制系數(shù)、mean(I)為所述第一類(lèi)子圖的平均灰度值。[0112]可選的，執(zhí)行所述對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，所述處理器具體被配置為執(zhí)行：[0113]采用高斯金字塔方式或小波金字塔方式對(duì)所述待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解。[0114]圖2為根據(jù)本申請(qǐng)一個(gè)實(shí)施例的應(yīng)用原理的示意圖。其中，該部分可由圖1所示超聲設(shè)備的部分模塊或功能組件實(shí)現(xiàn)，下面將僅針對(duì)主要的部件進(jìn)行說(shuō)明，而其它部件，如存[0115]如圖2所示，應(yīng)用環(huán)境中可以包括用戶(hù)界面210、用于顯示用戶(hù)界面的顯示單元220以及處理器230。[0116]顯示單元220可以包括顯示面板221、背光組件222。其中，顯示面板321被配置為對(duì)超聲圖像進(jìn)行顯示，背光組件222位于顯示面板221背面，背光組件222可以包括多個(gè)背光分區(qū)(圖中未示出),各背光分區(qū)可以發(fā)光，以點(diǎn)亮顯示面板221。[0117]處理器230可以被配置為控制背光組件222中各背光分區(qū)的背光源亮度，以及控制探頭發(fā)射超聲信號(hào)，并接收超聲回波信號(hào)并進(jìn)行分析得到超聲圖像。[0118]其中，處理器230可以對(duì)超聲圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，提高超聲圖像的邊緣清晰度和對(duì)[0119]如圖3所示，為本申請(qǐng)實(shí)施例中超聲圖像的處理方法的流程示意圖，采用原始超聲信號(hào)得到原始超聲圖像之后，該原始超聲圖像可作為待處理超聲圖像，并對(duì)該圖像執(zhí)行以下步驟：[0121]由此，本申請(qǐng)中待處理超聲圖像是基于原始超聲回波信號(hào)生成的，使得待處理超聲圖像中保留了更多的原始信號(hào)信息。[0122]在步驟302中，對(duì)待處理超聲圖像進(jìn)行多尺度分解，得到多個(gè)尺度的子圖；多個(gè)尺度的子圖中包括第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖；第一類(lèi)子圖為基于預(yù)設(shè)規(guī)則選取的目標(biāo)尺度的子圖。[0123]本申請(qǐng)實(shí)施例中，可采用高斯金字塔方式或小波金字塔的方式進(jìn)行多尺度分解。將圖像分解到多個(gè)不同尺度上，其中下一層圖像的長(zhǎng)和寬是上一層圖像的1/2。例如，原始超聲圖像尺寸為M*N,進(jìn)行高斯金字塔分解后，可以獲得M*N,1/2M*1/2*N,1/4*M*1/4*N...等逐層尺寸減小的多個(gè)尺度的圖像。由于層數(shù)越多，最小尺度的圖像越小，細(xì)節(jié)信息將會(huì)變[0124]在實(shí)施時(shí)，可以選擇其中一個(gè)尺度的子圖作為第一類(lèi)子圖，也可以選擇多個(gè)尺度的子圖作為第一類(lèi)子圖，可根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置，均適用本申請(qǐng)實(shí)施例。每個(gè)尺度的第一類(lèi)子圖都執(zhí)行步驟303-步驟306的操作。[0126]在一種可能的實(shí)施例中，對(duì)圖像中灰度值較低的區(qū)域進(jìn)行灰度值調(diào)整，經(jīng)過(guò)該步驟后，圖像的對(duì)比度將會(huì)比處理前的圖像有較大的提高。如可實(shí)施為：針對(duì)任意像素點(diǎn)，基于以下公式(1)調(diào)整第一類(lèi)子圖的對(duì)比度：ififI(x,y)<w*mean(I)[0128]在公式(1)中，I'(x,y)為預(yù)設(shè)控制系數(shù)、mean(I)為第一類(lèi)子圖的平均灰度值。[0129]調(diào)高圖像的對(duì)比度，尤其增強(qiáng)囊腫、結(jié)節(jié)等病變部位的清晰度可為醫(yī)學(xué)診斷提供有力的支撐。[0130]在步驟304中，對(duì)第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣提取，得到第一類(lèi)子圖中各像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0131]本申請(qǐng)實(shí)施例中，邊緣顯著性參數(shù)可理解為用于描述相應(yīng)像素點(diǎn)為邊緣點(diǎn)的概率，或者是邊緣點(diǎn)的置信度。在實(shí)施時(shí)，對(duì)第一類(lèi)子圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)，可采用基于像素梯度的邊緣提取方式，如sobel、Prewitt算子等邊緣檢測(cè)方法。但這些方法的邊緣檢測(cè)準(zhǔn)確率有待提高，對(duì)于低對(duì)比度區(qū)域的邊緣提取效果有待提高。如果低對(duì)比度區(qū)域的邊緣提取效果不好，容易導(dǎo)致未識(shí)別出的邊緣經(jīng)過(guò)平滑處理后變得模糊。[0132]為了能夠提高提取邊緣的準(zhǔn)確性，本申請(qǐng)中提供了基于相位的邊緣提取方式。該方式中的理論基礎(chǔ)為：將方波展開(kāi)為傅里葉級(jí)數(shù)后，所有的傅里葉分量都是正弦波，當(dāng)方波傅里葉分量都是余弦波，當(dāng)三角波相位處于90°和270°時(shí)，分別對(duì)應(yīng)著波峰和波谷。如果把信號(hào)的上升沿、下降沿、波峰和波谷看作信號(hào)的邊緣，則傅里葉變換后相位一致性最大的位置則對(duì)應(yīng)著信號(hào)邊緣的位置。基于該原理，本申請(qǐng)實(shí)施例中，可以基于帶通濾波器來(lái)提取邊緣顯著性參數(shù)，如圖4所示可包括以下步驟：[0134]在步驟402中，基于頻域信息得到帶通濾波器的在各像素點(diǎn)處的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)；[0136]在步驟403中，針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，基于像素點(diǎn)的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0137]以信號(hào)f為例，Riesz濾波器對(duì)第一類(lèi)子圖的頻域信號(hào)濾波后結(jié)果為：[0139]在公式(2)中，其中，f是2維信號(hào)f(即第一類(lèi)子圖)的Rieze變換，r?和，r?分別表示Riesz濾波器奇部分和偶部分，even和odd分別表示偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)的濾波響應(yīng)。[0140]Riesz濾波器r?和，r?的空域表達(dá)式如公式(3)所示：[0142]在公式(3)中，x?、x?為第一類(lèi)子圖在頻域(x?、x2)位置處的信號(hào)值。得到每個(gè)位置處的器r?和，r?的空域表達(dá)式之后，可以得到每個(gè)像素點(diǎn)的邊緣[0144]可以采用公式(2)計(jì)算出(even,odd)。然后采用公式(4)確定出各個(gè)像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0146]在公式(4)中，PAS為邊緣顯著性參數(shù)、odd,為像素點(diǎn)在方向尺度s下的奇對(duì)稱(chēng)濾波[0147]每個(gè)像素點(diǎn)在頻域可包括多個(gè)方向尺度，例如8個(gè)或者12個(gè)，可根據(jù)實(shí)際需求的配[0148]在步驟305中，基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取第一類(lèi)子圖的特征值和特征向量，基于特征值和特征向量構(gòu)建擴(kuò)散張量。示水平方向梯度的平方值，G。表示標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯核，@?,@2分別表示特征向量，這兩個(gè)特征向量體現(xiàn)了鄰域灰度差異最大和最小的兩個(gè)方向，μ?,μ?分別表示特征值，這兩個(gè)特征值體現(xiàn)了鄰域灰度差異最大和最小強(qiáng)度。邊緣方向如圖5A所示，特征向量如圖5B所示。圖5B中，T1和T2分別表示切線方向上的特征向量，N1和N2分別表示法線方向上的特征向量，上述特征向量通過(guò)數(shù)學(xué)公式都可以計(jì)算得到，不再贅述。[0152]在一種可能的實(shí)施方式中，可基于第一類(lèi)子圖的兩個(gè)特征值之間的差值確定邊緣判斷因子，且邊緣判斷因子與差值具有正相關(guān)關(guān)系。[0156]利用公式(6)確定出邊緣判斷因子之后，重構(gòu)兩個(gè)特征值。為便于計(jì)算，可以為邊緣判斷因子劃分不同的區(qū)間，不同區(qū)間對(duì)應(yīng)不同的特征值。例如可實(shí)施為獲取邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一特征值，并將預(yù)設(shè)常數(shù)值確定為第二特征[0157]如公式(7)所示為一種確定第一特征值和第二特征值的示例：Ktissue說(shuō)明非邊緣特征可以對(duì)特征值進(jìn)行平滑操作，當(dāng)K≥Ktissue2表明邊緣特征，故此基于[0160]為了能夠進(jìn)一步增強(qiáng)邊緣，本申請(qǐng)實(shí)施例中，對(duì)公式(7)進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化后的公式如公式(8)所示：[0163]公式(8)的含義是，若K<Ktissue2,且像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)大于預(yù)設(shè)參數(shù)閾值，該點(diǎn)更接近邊緣，需要增強(qiáng)所以采用λ1=beta*PAS相對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行增強(qiáng)，達(dá)到增強(qiáng)邊緣的目[0164]在得到第一特征值、第二特征值以及兩個(gè)向量@?、@?之后可采用公式(9)來(lái)構(gòu)建擴(kuò)散向量：[0166]在公式(9)中，D為擴(kuò)散張量、@?和@?均為基于結(jié)構(gòu)張量矩陣獲取的第一類(lèi)子圖的[0167]基于構(gòu)建的擴(kuò)散向量在步驟306中，采用擴(kuò)散張量和邊緣顯著性參數(shù)對(duì)第一類(lèi)子圖進(jìn)行擴(kuò)散處理；[0168]基于公式(9)構(gòu)建的擴(kuò)散向量，由于公式(8)對(duì)邊緣進(jìn)行增強(qiáng)，所以基于公式(8)構(gòu)建的特征值，代入到公式(9)進(jìn)行擴(kuò)散處理之后，能夠達(dá)到平滑非邊緣，增強(qiáng)邊緣的作用。[0169]在步驟307中，對(duì)第一類(lèi)子圖和第二類(lèi)子圖執(zhí)行重建操作，得到與待處理超聲圖像的尺寸相同的目標(biāo)超聲圖像。[0170]進(jìn)行金字塔重建操作時(shí)，分別將在不同尺度上的處理結(jié)果進(jìn)行重建，最終得到與原始圖像尺寸相同的超聲圖像處理結(jié)果。例如L1,L2,L3…Ld層圖像尺寸分別為M*N,1/2M*1/2N,1/4M*1/4N…1/2*(d-1)*M*1/2*(d-1)*N。步驟2～3在L1,L2,L3…Ld層的結(jié)果分別為：01,02,03,…Od,重建過(guò)程從下往上，依次對(duì)Od,…03,02進(jìn)行重建，使其尺寸擴(kuò)展到上一層的尺寸，然后與上一層的結(jié)果進(jìn)行重建。上述重建和重建過(guò)程一直到初始層，最終得到優(yōu)化后的超聲圖像。[0171]為便于系統(tǒng)性理解本申請(qǐng)實(shí)施例，下面結(jié)合圖6對(duì)此進(jìn)行說(shuō)明：[0174]在步驟603中，對(duì)多個(gè)尺度的子圖中至少一個(gè)尺度的子圖提高其對(duì)比度。[0175]在步驟604中，對(duì)多個(gè)尺度的子圖中至少一個(gè)尺度的子圖轉(zhuǎn)換到頻域，得到頻域信息，并基于頻域信息得到帶通濾波器的在各像素點(diǎn)處的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)。[0176]在步驟605中，針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，基于像素點(diǎn)的各方向尺度的偶對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)和奇對(duì)稱(chēng)濾波響應(yīng)確定像素點(diǎn)的邊緣顯著性參數(shù)。[0177]在步驟606中，對(duì)多個(gè)尺度的子圖中至少一個(gè)尺度的子圖，該子圖的兩個(gè)特征值之間的差值確定邊緣判斷因子，并獲取邊緣判斷因子所在的取值范圍對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征值作為第一特征值，并將預(yù)設(shè)常數(shù)值確定為第二特征值。[0179]在步驟608中，采用擴(kuò)散張量和邊緣顯著性參數(shù)對(duì)相應(yīng)的子圖進(jìn)行擴(kuò)散處理；[0180]在步驟609中，對(duì)所有尺度的子圖執(zhí)行重建操作，得到與待處理超聲圖像的尺寸相同的目標(biāo)超聲圖像。[0181]在示例性實(shí)施例中，本申請(qǐng)還提供了一種包括指令的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，例如包括指令的存儲(chǔ)器120,上述指令可由超聲100的處理器110執(zhí)行以完成上述超聲圖像的處理方法。可選地，存儲(chǔ)介質(zhì)可以是非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，例如，所述非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是ROM、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤(pán)和光數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備[0182]在示例性實(shí)施例中，還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述序被處理器110執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本申請(qǐng)?zhí)峁┑某晥D像的處理方法。[0183]在示例性實(shí)施例中，本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N超聲圖像的處理方法的各個(gè)方面還可以實(shí)現(xiàn)為一種程序產(chǎn)品的形式，其包括程序代碼，當(dāng)程序產(chǎn)品在計(jì)算機(jī)設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，程序代碼用于使計(jì)算機(jī)設(shè)備執(zhí)行本說(shuō)明書(shū)上述描述的根據(jù)本申請(qǐng)各種示例性實(shí)施方式的超聲圖像的處理方法中的步驟。[0184]程序產(chǎn)品可以采用一個(gè)或多個(gè)可讀介質(zhì)的任意組合?？勺x介質(zhì)可以是可讀信號(hào)介質(zhì)或者可讀存儲(chǔ)介質(zhì)?？勺x存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是——但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。可讀[0185]本申請(qǐng)的實(shí)施方式的用于超聲圖像的處理方法的程序產(chǎn)品可以采用便攜式緊湊品不限于此，在本文件中，可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。[0186]可讀信號(hào)介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)，其中承載了可讀程序代碼。這種傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)可以采用多種形式，包括——但不限于——電磁信號(hào)、光信號(hào)或上述的任意合適的組合?？勺x信號(hào)介質(zhì)還可以是可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以外的任何可讀介質(zhì)，該可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。[0187]可讀介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括——但不限于——[0188]可以以一種或多種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的任意組合來(lái)編寫(xiě)用于執(zhí)行本申請(qǐng)操作的程序代碼，程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言包括面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言一諸如Java、C++等，還包括常規(guī)的過(guò)程式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言一諸如“C”語(yǔ)言或類(lèi)似的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。程序代碼可以完全地在用戶(hù)電子設(shè)備上執(zhí)行、部分地在用戶(hù)設(shè)備上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶(hù)電子設(shè)備上部分在遠(yuǎn)程電子設(shè)備上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程電子設(shè)備或服務(wù)端上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程電子設(shè)備的情形中，遠(yuǎn)程電子設(shè)備可以通過(guò)任意種類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)——包括局域網(wǎng)(LAN)或廣域網(wǎng)(WAN)—連接到用戶(hù)電子設(shè)備，或者，可以連接到外部電子設(shè)備(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來(lái)通過(guò)因特網(wǎng)連接)。[0189]應(yīng)當(dāng)注意，盡管在上文詳細(xì)描述中提及了裝置的若干單元或子單元，但是這種劃分僅僅是示例性的并非強(qiáng)制性的。實(shí)際上，根據(jù)本申請(qǐng)的實(shí)施方式，上文描述的兩個(gè)或更多單元的特征和功能可以在一個(gè)單元中具體化。反之，上文描述的一個(gè)單元的特征和功能可以進(jìn)一步劃分為由多個(gè)單元來(lái)具體化。[0190]此外，盡管在附圖中以特定順序描述了本申請(qǐng)方法的操作，但是