51、超声图像去斑：定性滤波技术解析

超声图像去斑：定性滤波技术解析

1. 超声成像概述

超声成像凭借声波的运用，成为识别和诊断人体内部结构、检测疾病或异常组织的重要工具。它安全、可靠且经济，广泛应用于心脏病、泌尿科、妇科、产科和胎儿医学等生物医学检查领域。其优势在于非侵入性、无电离辐射以及能实时评估人体组织、肌肉、血管、关节、囊肿和器官等情况，还可安全实时地监测孕妇状况。

然而，超声图像存在固有缺陷。由于声学波动和时间变化，其图像质量本身较差，且多种噪声进一步降低了图像质量，包括脉冲噪声、放大器噪声（高斯噪声）和斑点噪声。其中，斑点噪声是主要问题，它是一种颗粒状噪声，由设备中时间相干超声波的相长和相消干涉产生，具有乘性噪声和瑞利分布的特性，会破坏图像的分辨率和对比度，阻碍医生对组织的提取、检查和识别，因此良好的去斑技术是超声成像准确诊断的关键预处理环节。

2. 斑点噪声建模

“斑点”一词意味着小斑点，就像皮肤上的自然色斑。斑点噪声表现为数字图像中随机产生的多个小斑点。由于其具有乘性性质，一些研究人员建立了其数学模型。最终信号由超声图像形成时接收仪器感知的回波信号组成，可表示为插入人体内部的超声波的反射。恢复的回波信号由两部分组成，一部分是有价值的信号（来自身体的反射），另一部分是乘性和加性噪声。其数学建模如下：
[u(x,y) = m(x,y)n(x,y) + l(x,y)]
其中，(n(x,y)) 和 (l(x,y)) 分别表示乘性和加性噪声的机制，((x,y)) 表示二维空间坐标，(M(x,y)) 表示原始输入信号，(u(x,y)) 表示检测到的信号。由于加性噪声对心电图的影响较小，上述公式可简化为：
[U(x,y) = m(x,y)n(x,y)]