第一章绪论
随着计算机技术的快速发展，医学超声成像技术也曰益成熟，并广泛应用于各种疾病的诊断中⑴。超声成像技术是20世纪50年代后期发展起来的一种新型的非创伤性诊断的临床医学新技术。它通过研究和运用超声波的声学特性、光学特性、成像原理和人体组织器官的解剖、生理、病理特征以及临床医学基础知识，来观察人体组织、器官形态和功能变化的声像表现，然后分析归纳，探讨疾病的发生发展规律，从而实现对疾病的诊断与治疗。
1.1论文选题的目的和意义
超声检测技术在现代临床医学中应用非常广泛。超声图像的医学诊断问题往往都是针对某个具体的目标而提出的。因而，超声图像分析、处理所需要解决的一个主要问题就是如何有效的描述这个目标以此帮助医生做出诊断。医学超声检测利用超声波的反射和衍射特性，通过观察显示在超声检测仪上的有关超声波在被检器官中发生的位置、强度的变化，来判定被检器官内部和表面是否存在异常.超声检测具有检测无创伤、实时传输成像等优点。在超声检测中，我们利用的是超声回波的反射特性。然而，在使用回波反射技术时，由于回波的干涉效应以及散射回的超声波束之间存在相互干扰，当相关反射源反射出的两束回波重叠时，会在超声图像中产生明暗不同的颗粒，也就是论文所讨论的超声斑点噪声。这极大的降低了超声图像的质量，也使得对图像细节的识别与分析更加困难。更重要的是，医学超声图像中图像信息较多，图像的对比度不高会增加医疗诊断者对病杜部位与背景区域之间做区分的难度性，可能造成对具体病变部位的判断失误ra，从而引发医疗事故。因此，研究这种特殊斑点的特性，并在此基袖上，进一步研究如何抑制这种斑点，保留与增强图像边缘与细节特征，进而准确地进行边缘检测、图像识别、分割与定位等后续工作具有十分重要的现实意义。现今社会，信息技术高速发展，各种基于计算机的应用获得了广泛而快速的运用。计算机存在于我们生活的每个领域。通过计算机的辅助，超声检测能够实时显示、快速成像。通过对超声图像的计算机处理，研究去斑算法降低噪声能有效的提高获取诊断信息的准确性。利用计算机仿真斑点噪声模型，为研究、验证去斑算法提供了客观的研究对象。本文就是以此作为研究目标，通过对超声斑点产生原理、统计特性以及分布特点的研究，使用计算机仿真软件生成具有实际意义并易于实现的斑点模型，并将其添加到仿真B超图像中，釆用有效的滤波算法，观察其对噪声的抑制效果。
1.2医学超声成像知识
1.2.1超声成像原理
超声是一种由物体的机械振动而产生的机械波。它的物理参数包括波长、频率和传播速度等。医学上使用的超声频率范围为2.5?lOMHz，比较常用的是介于2. 5?5MHz之间的超声波。人体结构非常的复杂，各种器官与组织，包括病理组织，都有其特定的声阻抗和衰减特性。超声进入人体，由浅表到深处，会经过具有不同声阻抗和衰减特性的器官与组织，从而导致超声波束产生不同的反射和衰减。我们将接收到的回波，根据回波的强弱，在屏幕上用明暗不同的光点显示出来，就可以获得人体的断面超声图像。由于人体器官表面的被膜与其下方组织的声阻抗差异很大，因此就可以形成务好的界面反射和完整而清晰的周边回声，从而显示出器官的轮廊，通过周边回声，就可以判断出器官的形状和大小。当超声经过不同的人体组织时.其内部回声有3种情况，分别为无回声、低回声或不同程度的强回声。超声波成像釆用高频声波作为其成像声源，接收到的声波就是被检查的人体组织结构的反射声波。超声探头作为一个电声换能器，能够把高频电信号通过探头晶体的振动，转换为超声波。当超声进入人体组织后，超声探头将反射回来的超声波转变为高频电信号，在显示屏上显示出来，就得到了人体组织的真实图像。超声波技术的不断进步和发展，使其应用范围得到了极大的扩展，比如在血管、心脏、乳腺以及囊肿的鉴别和各种外科手术的应用上[3]。
第二章超声图像斑点分析
超声成像是一个比较复杂的过程，由于位于分辨单元内的散射体是随机分布的，它们反向散射的能量也是随机的。因此，这种回波信号具有一定的统计特性.散射数密度指的是单位分辨单元的散射信号数量，最为理想的情况是：每一分辨单元中都含有大量的点散射体，而任何一个点散射体自身并不产生强烈的反射信号，而且在单位范围内，这些散射体的散射信号的交叉部分是完全一致的。此时，斑点就服从Rayleigh分布，比如正常的心脏与肾脏等。在超声成像过程中，为了使得到的回波输入信号与显示设备的动态范围能够匹配，对信号进行了对数压缩。考虑到信号的对数压缩特性，散射体的分布也发生了巨大改变。从而我们可以得到更加切合实际的斑点分布特性。通过计算机仿真软件可以得到满足条件的斑点仿真图像，以及添加斑点后的仿真B超图像。
2.1超声图像斑点产生原理
实际超声成像系统中，根据人体组织器官所具有的声学特性，换能器发射超声脉冲，通过体内器官、组织的声学界面形成不同的折射和反射波，部分能量返回换能器，换能器将声能转换成电能，经处理后在屏幕上显示脏器形态。发射的超声波经过介质的散射与反射形成的回波信号，实际上是反向散射信号的连续累加。超声回波反射技术是超声检测中最常用的技术之一，同时，超声成像也是利用超声波反射后的回波进行成像。
第三章超声图像斑点去噪......... 30
3.1全变分图像去噪算法........ 30
3.2自适应中值滤波（AMF) ........ 37
3.2.1自适应中值滤波算法设计........ 38
3.2.2 Matlab 仿真 ........38
3.3 ,小波软阈值滤波（WSTF) ........ 39
3.3.1小波去噪原理........ 39
3.3.2小波去噪阈值函数计算........ 40
3.3.3 Matlab 仿真........ 41
3.4图像质量评价........ 42
3.4.1图像的客观评价方法........ 42
3.4.2图像的主观评价方法........ 43
3.4.3本文算法质量评价指标........ 43
3.5本章小结........45
第四章实验及分析........ 46
4.1实验方案........ 46
4.1.1实验仪器介绍........ 46
4.1.2实验步骤........ 46
4.2实验结果图 ........47
4.3实验结果灰度剖面分析........ 48
4.4 本章小结........ 51
第五章总结与展望........ 52
5.1总结........ 52
5.2展望........ 57
结论
本论文以超声图像的斑点分析和去噪作为主要研究目标，从斑点噪声的产生原理及统计特性、超声图像斑点仿真以及最后对含有斑点噪声的仿真超声图像和临床超声图像釆用去噪算法做去噪处理三个方面做了研究。
1.斑点噪声的形成及其统计特性首先对超声医学成像原理做了说明，阐明了超声斑点的来源。接着针对超声斑点的分布做了分析，得出其服从Rayleigh分布，并得到了其概率密度和分布函数。最后，由于成像过程中要经过电信号的对数压缩，我们又得到其通过对数压缩后的分布函数。通过Matlab软件编程在X线手骨图上添加具有Rayleigh分布的斑点噪声，得到了加有斑点噪声的图像。
2.超声图像斑点仿真首先对超声线性成像系统做了理论研究，如发射声场的计算、散射声场的计算、衰减的计算、接收声场的计算、以及空间脉冲响应函数的计算等。接着学习了 Field II线性仿真软件包中换能器设置函数、声场计算函数以及系统调整函数等的使用方法，并且根据B超仿真的流程，模拟超声声场、发射声束、并接收回波，通过与仿真体模的相互作用实现了超声斑点噪声的仿真以及人体肾脏的B型仿真。
3.超声图像斑点去噪本文针对目前出现的超声斑点去噪常用经典算法所存在的缺点，提出了对图像做整体全变分变换的ROF算法，并对ROF Euler-Lagrange方程做化解及数值算法实现。通过对得到的含斑仿真肾脏B超图像，以及添加斑点的X线手骨图像，使用ROF全变分算法、小波软阈值滤波算法、自适应中值滤波算法对成像图像做去噪处理并釆用峰值信噪比（PSNR)和边缘保持度系数（p)做图像质量评价，得到ROF算法可以很好的平衡去噪效果以及细节信息保持度这两个矛盾。在临床上，实际的超声成像与仿真还是有一定的差异的，因此我们利用实验室现有B超扫描仪Focus2202对人体脏器做B超成像。接着导出成像图像，使用ROF算法、WSTF算法、AMF算法对成像图像做去噪处理。最后对临床超声图像和各种算法处理后的图像取其灰度变化有特点的范围做灰度剖面曲线分析，得到ROF全变分算法在噪声抑制以及边缘细节信息保留方面都有很好的作用。同时也说明使用Field建立的斑点模型较为接近真实斑点噪声，可以作为客观研究对象来研究斑点去噪算法。这对研究医学超声图像斑点去噪具有现实意义。
参考文献
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