专利名称：一种医学图像的滤波方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种医学图像的滤波方法及系统。
背景技术：
现有的医学图像在生成过程中，通常会由于成像设备、成像环境、成像方法等各种 因素的影响产生不同程度噪声的污染，从而降低了图像本身的质量，为图像的后续处理带 来了困难并影响医生对病情的诊断。由于医学图像分辨率低、噪声大等特点，因此，通过有 效的滤波方法对医学图像进行去噪处理已成为获得图像后的一项重要工作。去噪处理就是将被噪声污染的图像通过滤波器，滤除其噪声部分，保留图像的原 始信号。常用的图像去噪方法有高斯滤波方法、双边滤波方法和基于模型的滤波方法。1.高斯滤波方法等价于求解用二阶偏微分方程来表示的各向同性热扩散方程，对 含高斯噪声污染的图像处理效果较好。但处理含有乘性噪声的医学图像时，图像的边缘会 变的过度模糊。2.双边滤波方法是高斯滤波方法的改进，主要是结合空间和灰度域两种滤波来保 留图像中的边缘。遗憾的是，它不能有效地处理图像中的斑点噪声，有时也会产生过度平 滑，而且会出现人为的边缘过度锐化。3.基于模型的滤波方法是先用马尔可夫链蒙特卡洛学习先验知识，再使用贝叶斯 推断来对输入图像进行滤波。相比于高斯滤波和双边滤波方法，这种方法比较有效。但遗 憾的是这种方法往往要通过学习来构建模型，从而导致滤波效率低下。针对医学图像处理 的实时性，该方法处理速度太慢，而且会产生局部过度模糊和边缘过度锐化。遗憾的是，上述方法无法根据人眼的视觉效果对医学图像进行滤波，更不能增强 医学图像组织结构。近年来，具有多分辨和去相关性等特点的小波变换应用广泛，基于小波变换的图 像滤波方法也逐渐替代了传统的滤波方法。原因是基于小波变换的相关滤波方法能有效缓 解滤波后图像产生的边缘模糊问题，使滤波图像更符合人眼的视觉效果。基于小波变换的方法在医疗图像滤波方面大致可分为基于小波变换模极大值 原理的去噪方法；基于小波变换域内相邻尺度间系数相关性的去噪方法；小波阈值去噪方 法。该方法的实施步骤大致如下第一步，图像预处理(如灰度调整等)。第二步，对图像进行多尺度小波分解。第三步，在每一尺度下，采用各种有效方法(如模糊数学、形态学等相关方法)把 属于噪声的小波系数去掉，保留并增强属于图像的小波系数。第四步，利用小波逆变换得到滤波后的图像。例如，基于模糊均差的小波变换滤波方法，其主要处理过程是小波子频带的处理 过程首先，采用两步自适应增强方法对小波域的低频信息进行增强，并计算低频图像的梯 度模值，利用最大类间方差在梯度模值意义下把低频图像分割为平坦区域和细节区域；其次，分别在平坦区域和细节区域利用模糊均差法估计噪声的标准差，对平坦区域和细节区 域的标准差再进行估计得到噪声标准差。最后，确定去噪阈值，通过小波软阈值方法在高频 图像上进行去噪。不幸的是基于小波变换的滤波方法大多数需要根据噪声分布模型估计噪声方差、 均值等。目前，图像中的噪声近似为高斯分布时，这类方法效果较好，但在非单一高斯噪声 的图像处理过程中，滤波后的图像局部会出现模糊。综上所述，上述方法仅适用于处理含有类似高斯噪声的图像。对于含有多种类型 噪声(如斑点噪声，符合瑞利分布的噪声，椒盐噪声等)的医学图像，目前的滤波方法还存 在一些局限性。尤其是针对分辨率低、噪声多、对比度差的医学图像，现有滤波方法很难达 到抑制噪声，增强图像的精细结构的效果，无法给医生的临床诊断提供帮助。
发明内容
本发明实施例提供一种医学图像的滤波方法及系统，用以改善现有技术对医学图 像处理后噪声过多、边缘模糊、细节丢失的问题，解决了医学图像噪声多、对比度差的问题。一种医学图像的滤波方法，该方法包括根据待处理图像估测滤波器窗口大小；计算频域内极坐标频率和幅角，并构造带有方向性的窗口滤波器；用所述带有方向性的窗口滤波器对待测图像进行滤波操作并输出。所述根据待处理图像估测滤波器窗口大小，包括根据待处理图像的大小估测滤波器窗口大小，所述滤波器窗口大小不超过待处理 图像大小的1/8。所述计算频域内极坐标频率和幅角，包括极坐标的中心点频率为0赫兹，幅角为0度，以中心点为原点，向右向上为正方向， 向左向下为负方向形成极坐标窗口 ；分别在窗口的垂直和水平方向，以一个周期2^1的频 率和反三角函数估算极坐标点的频率和幅角；所述极坐标窗口的大小和所述估测的滤波器窗口大小相同。所述构造带有方向性的窗口滤波器，包括分别构造低通滤波器，带通滤波器与局部方向滤波器；低通滤波器用来抑制平滑区域的噪声；带通滤波器和局部方向滤波器抑制边缘区 域的噪声；所述低通滤波器，带通滤波器与局部方向滤波器通过由局部方向滤波器中估测的 权重系数线性叠加；叠加后的滤波器进行傅立叶反变换，构成带有方向性的窗口滤波器。所述构造局部方向滤波器，包括通过所述极坐标窗口生成高斯平滑窗口 ；通过极坐标点的频率和幅角生成局部图像能量检测器；在指定的四个方向检测待测图像的局部能量；计算图像的总能量；估测每个像素点的局部方向；
通过所述高斯平滑窗口函数估计每个像素点滤波的权重系数；根据所述每个像素点的局部方向和极坐标点幅角的差值计算滤波器窗口内每个 坐标点的余弦函数值，得到频域内每个像素点的局部方向滤波器。所述构造低通滤波器，包括根据所述极坐标窗口大小设置低通滤波器窗口大小；设定一个门限值，大于该门限值的频率点设为0，小于该门限值的频率点为正实数。所述构造带通滤波器，包括根据所述极坐标窗口大小设置带通滤波器窗口大小；确定上限频率和下限频率，处在两端的带通滤波器的值设置为0，在上限频率和下 限频率之间的频率点对应的带通滤波器的值设为正实数。所述用所述带有方向性的窗口滤波器对待测图像进行滤波操作，包括计算所述带有方向性的窗口滤波器的坐标点与该窗口滤波器下图像中对应的像 素点的乘积；所述像素点的灰度值即为所述窗口滤波器中所有像素点乘积的加权和。一种医学图像滤波系统，包括输入单元、滤波器窗口判断单元、极坐标窗口单元、 低通滤波单元、高斯平滑单元，带通滤波单元、局部能量检测单元、图像总能量计算单元、局 部方向检测单元、权重系数估算单元、局部方向滤波单元、带有方向性的窗口滤波器单元、 输出单元，具体如下所述输入单元，用于输入待处理的图像；所述滤波器窗口判断单元，用于根据需要估测滤波器窗口大小；所述极坐标窗口单元，用于根据需要分别设置窗口滤波器中极坐标的频率和幅 角，输出极坐标窗口 ；所述低通滤波单元，用于构造频域中的低通滤波器；所述高斯平滑单元，用于构造频域中的高斯滤波器；所述带通滤波单元，用于构造频域中的带通滤波器；所述局部图像能量检测单元，用于构造任意方向的局部图像能量检测器；所述图像总能量计算单元，用于在指定的四个方向上进行局部图像能量检测，然 后把四个方向上的局部图像能量之和作为图像的总能量；所述局部方向检测单元，用于根据不同方向的能量估测像素点的局部方向角；所述权重系数估算单元，用于根据图像中每个像素点的总能量估算局部方向滤波 器和带通滤波器的权重系数；所述带有方向性的窗口滤波器单元，用于根据所述低通滤波器、修正后的局部方 向滤波器和带通滤波器的叠加，输出带有方向性的窗口滤波器；所述输出单元，用于输出滤波后的图像。本发明实施例提供的方案，改善了现有医学图像处理过程中带来的噪声过多、边 缘模糊、细节丢失的问题。该方案能够从医学图像的诊断要求出发，降低图像中影响诊断的 噪声，使图像中各组织的对比度得到不同程度的增强，从而使组织结构的边缘更加清晰。进 一步的，医学图像经过本发明实施例提供的方案处理后，能够清晰地反映图像中组织结构的信息，尤其是精细结构的信息，为临床影像学诊断疾病提供有力的帮助和保障。
图1为本发明实施例1提供的一种医学图像滤波方法的主要实现原理流程图；图2为本发明实施例2提供的带有方向性的窗口滤波器流程图；图3为本发明实施例3提供的频域局部方向滤波器的流程图；图4为本发明实施例4提供的一种医学图像滤波系统结构示意图。
具体实施例方式本发明实施例提供一种医学图像的滤波方法及系统，用以改善现有技术对医学图 像处理后噪声过多、边缘模糊、细节丢失的问题，解决了医疗图像噪声多、对比度差的问题， 为医生对病情的诊断和临床治疗提供了可靠的依据。本发明实施例提供的方案，不仅可以应用于医学图像的处理技术，同样可以应用 于其它图像处理领域。使用本发明实施例提供的方案，可以有效地抑制噪声，增强图像，尤 其是增强图像中的精细结构。为了说明简便，下面仅以本发明实施例在医学图像处理中的 应用为例，结合各个附图对本发明实施例技术方案的主要实现原理具体实施方式
及其能 够达到的有益效果进行详细的阐述。如图1所示，本发明实施例1的主要实现原理流程如下步骤11.输入原始图像。这些图像可以来源于CT机、磁共振仪等医疗设备，也可以来源于待处理的其它图 像。输入的医学图像一般受不同程度的噪声污染，这些污染可能来自成像设备、成像环境、 成像方法等各种因素的干扰。步骤12.估测滤波器窗口大小。滤波器窗口的大小决定本发明实施例滤波方法的处理速度。由于本发明实施例提 供的滤波器是在以像素点为中心的窗口滤波，因此形成的滤波器大小直接决定图像处理的 效率。图像大小固定后，滤波器窗口越小，平均计算每个像素点窗口滤波器的时间也越少， 反之，滤波器窗口越大，平均计算每个像素点窗口滤波器的时间也越多。例如，输入图像大小为512*512像素，滤波器窗口的大小可以为128*128像素，但 整幅图像的处理效率会很低。如果应用30*30像素大小的滤波器窗口，处理效率会提高很
^^ o这里的滤波器窗口大小可以根据图像大小具体设定，并可以进行调整。一般情况 下，滤波器窗口大小不超过原始图像的1/8。步骤13.计算频域内极坐标频率和幅角。本发明的滤波器在频域中设计。频域中极坐标窗口描述如下极坐标的中心点频 率为0赫兹，幅角为0弧度。以极坐标坐标中心点为原点，向右向上为正方向，向左向下为 负方向形成极坐标窗口(类似笛卡尔坐标系)，极坐标窗口的大小和滤波器窗口大小相同。 把一个周期频率2JI等分到极坐标窗口，极坐标窗口的横向和纵向频率为[-JI，JI]，幅角 通过求极坐标点频率的反三角函数得到。在一个实施例中，极坐标窗口的大小和滤波器的大小相同，取11*13像素，相邻两个极坐标点之间的距离分别为I，^“。极坐标窗口的原点频率、幅角为0，最大的频率
(极坐标窗口的右上角)为V^r赫兹，幅角为arctanV^弧度。极坐标点的幅角被定义为
1 1/^sarctan^公式 Q)其中，i= 士1，2，3. . . 11 ；j = ±1,2,3. . . 13。步骤14.构造带有方向性的窗口滤波器。带有方向性的窗口滤波器由频域中的低通滤波器，带通滤波器，局部方向滤波器 构成。三个滤波器由局部方向滤波器中估测的权重系数线性叠加，加权后的滤波器进行傅 立叶反变换，构成带有方向性的窗口滤波器。步骤15.对图像的每个像素点进行滤波操作。通常图像的滤波操作都是在空域内进行的，也就是针对像素进行的。在一个实施例中，带有方向性的窗口滤波器经过傅立叶反变换后就可以进行滤波 操作。对于输入图像的每个像素点都有唯一的窗口滤波器与其相对应，在这个窗口中，首先 计算滤波器的坐标点与该窗口滤波器下图像中对应像素点的乘积，该像素点的灰度值即为 这个窗口滤波器中所有像素点乘积的加权和。步骤16.将上述步骤获得的图像进行滤波并输出图像。通过上述一系列步骤的操作，最后输出的图像降低了原始图像中的噪声，并依据 人眼的视觉效果增强了图像中的各种组织结构边缘，使图像更清晰。在上述实施例1中，构造带有方向性的窗口滤波器的方法有许多种，较佳的方法 如图2所示，为本发明实施例2提供的构造带有方向性的窗口滤波器的流程图，具体如下步骤21.在频域中构造低通滤波器、带通滤波器、局部方向滤波器。低通滤波器、带通滤波器、局部方向滤波器分别针对图像的平滑区域和边缘进行 滤波。低通滤波器用来抑制平滑区域的噪声；带通滤波器和局部方向滤波器抑制边缘区域 的噪声。如上所述的低通滤波器和带通滤波器都是根据传递函数按照指定的频率响应特 征构造，频率响应的特征主要有通带截止频率、阻止带截止频率等参数。传递函数指用一个 函数(函数指输出波形的拉普拉斯变换与输入波形的拉普拉斯变换之比)来表示具有线性 特性的对象的输入与输出的关系。步骤22.三个滤波器由局部方向滤波器中估测出的权重系数线性叠加。叠加的方法是将局部方向滤波器和带通滤波器经过权重系数优化处理，低通滤波 器保持不变；在叠加后的滤波器窗口中，将三个滤波器对应的坐标点相加。步骤23.经过傅立叶反变换到空域，构成带有方向性的窗口滤波器。傅立叶正变换的作用是将图像或滤波器从空域变换到频域；傅立叶反变换的作用 是将频域中的图像或滤波器等数据变换到空域中，从而在空域进行变换后的一系列处理。 对步骤22中线性叠加后的窗口滤波器进行傅立叶反变换，输出空域中带有方向性的窗口 滤波器。较佳地，上述实施例2中的低通滤波器实现原理如下
首先设置低通滤波器窗口大小与极坐标窗口大小相同；然后设定一个门限值，大 于该门限值的频率点设为0，小于该门限值的频率点设为正实数。一般而言，正实数通过某 一函数获得。经过低通滤波器处理的图像，一是获得图像在频域中的低频信息，在空域中体 现为图像的平滑区域，即模糊图像；二是抑制图像的高频信息，在空域中体现为图像的边缘 或噪声。在一个实例中，我们用余弦函数构造频域的低通滤波器。当极坐标频率大于0. 8 时，极坐标点对应的低通滤波器的值为0 ；当极坐标点的频率小于等于0.8时，极坐标点对 应的低通滤波器的值为余弦函数对极坐标点频率处理后的数值。较佳地，上述实施例2中的带通滤波器实现原理如下一般来说，图像中目标的边缘和噪声点在频域上集中于图像的高频部分。带通滤 波器可去掉图像中不属于该频段内的信息，从而获得图像的边缘信息。构造带通滤波器的 过程和低通滤波器类似。首先设置带通滤波器窗口大小与极坐标窗口大小相同；然后确定 上限频率和下限频率，处在两端的带通滤波器的值设置为0 ；在上限频率和下限频率之间 的频率点对应的带通滤波器的值是正实数。这样图像通过该滤波器后，在该频段外的图像 信息被去掉，从而提取到该频段内的图像信息(边缘信息)。在上个实例中，对于低通滤波器，0.8为下限频率；对于带通滤波器，上限频率可 设置为n-0.8。当极坐标频率小于等于0.8时，极坐标点对应的带通滤波器的值为1-反(凡 为极坐标点对应的低通滤波器值)；当极坐标频率大于0.8小于等于Ji-0.8时，极坐标点 对应的带通滤波器的频率值为1。在其他的实施例中，可以设置更多的上限频率和下限频 率，以对应多频段的滤波处理。如有第二个上限频率为n，此时形成了两个频段，第一频段 为
，第二频段为[ji-0.8，Ji]。当极坐标频率大于Ji-0.8小于等于Ji时，极 坐标点对应的带通滤波器的值为0. 6，此时经过图像滤波后，处于这两个频段内的图像信息 (边缘)被提取出来，其他信息被抑制。较佳地，如图3所示，为本发明实施例3提供的局部方向滤波器的实现流程具体如 下步骤31.通过极坐标窗口生成高斯平滑窗口。高斯平滑窗口即高斯平滑滤波器，它是根据高斯函数的形状来选择权值的线性平 滑滤波器，图像的高斯平滑可以把图像中的每个像素的灰度值用其邻域的加权平均值代 替。假设x e R，用[X]表示不超过X的最大整数，并用X-[x]表示X的非负纯小数，则y = [x]称为高斯函数，也叫取整函数。如[x]+x = 8. 5，则X = 4.5。步骤32.通过极坐标点的频率和幅角生成局部图像能量检测器。局部图像能量检测器大小与滤波器窗口大小相同，局部图像能量检测器的坐标点 对应极坐标窗口中的极坐标点；然后根据极坐标的频率和幅角计算滤波器坐标点的余弦函 数值，形成局部图像能量检测器。步骤33.在指定的四个方向检测图像的局部能量。首先指定检测图像局部能量的四个方向，一般为四个角度；其次计算极坐标点的 幅角和所在方向的差值；利用此差值作为局部图像能量检测器的向量角，通过傅立叶反变 换构成空域的能量检测器；然后利用能量检测器检测原始图像的局部能量。步骤34.计算图像的总能量。
根据上述四个方向上的局部能量计算图像的总能量，图像的总能量指图像中的每 个像素点在四个方向上的局部能量之和。步骤35.估测每个像素点的局部方向。图像中像素点的局部方向指在某一区域内，该像素点和它的邻域像素点具有某些 相同的特性，即相同的方向。通常这个区域是不规则的形状，可是图像中某一目标的一部分 或者整体。在这个区域内，大多数的像素点有一个共同的特点灰度值接近，也就是说处于 平滑的过渡范围内。在频域中，这些像素点具有相同的幅角。像素点的局部方向通过以下步骤构成首先，计算第一个方向、第三个方向的能量 差，第二个方向、第四个方向的能量差；然后，计算两个能量差的比值；最后，计算每个坐标 点比值的反三角函数值，估测出每个像素点的局部方向角。步骤36.通过高斯平滑窗口函数估计每个像素点滤波的权重系数。每个像素点滤波的权重系数是组成带方向的窗口滤波器的权重系数，直接影响到 每个像素点的处理。该权重系数通过以下步骤获得首先，通过高斯平滑窗口函数平滑图像 的总能量，即图像中心像素点的能量用其邻域点能量的加权平均值代替；其次，计算图像能 量的模值；最后，对平滑后总能量的模值进行指数函数的优化，输出滤波的权重系数。步骤37.构造频域带通滤波器。与上述实施例2中的步骤21中的带通滤波器构造类似，根据传递函数按照指定的 通带截止频率等参数构造带通滤波器，形成的带通滤波器作为局部方向滤波器的输入。步骤38.构造频域局部方向滤波器。利用步骤35的结果和极坐标点幅角的差值，计算滤波器窗口内每个坐标点的余 弦函数值，输出频域内每个像素点的局部方向滤波器。在一个较佳的实例中，局部方向滤波器构成的步骤如下第一步极坐标窗口大小为15*15像素，则高斯平滑窗口的大小为15*15像素，再 根据标准差为1. 3的高斯函数构造频域高斯平滑滤波器。第二步根据极坐标窗口估测局部方向滤波器的窗口，再根据极坐标点的频率和 幅角，在滤波器窗口内通过公式(2)构成频域局部图像能量检测器。 其中，p为极坐标点的频率，x, y为图像坐标值，L为局部图像能量检测器。第三步检测图像局部能量的方向角分别为0度，90度，180度，270度，在每个方 向上用公式(3)计算出局部能量检测器坐标点的数值，再经过傅立叶反变换到空域构成四 个方向上的空域局部能量检测器，然后用各个方向的能量检测器从图像的左上角移动到右 下角检测图像的局部能量，该操作通过公式(4)用卷积实现。 其中， 其中，I为原始图像，Ek为k方向上的局部能量。第四步依次对图像的像素点进行计算，四个方向上的局部能量相加后输出图像 的总能量；
第五步对于上述四个方向的局部能量，0度方向与180度方向的能量相减，90度 方向与270度方向的能量相减，它们之间的比值用反三角函数提取该点的局部方向角。第六步通过高斯平滑窗口对图像的总能量按从左上到右下的顺序移动进行平 滑，具体平滑操作是总能量图中的局部图像与高斯平滑窗口中的对应坐标点的数值相乘， 再求出该窗口所有坐标点的和，这个总和即为该窗口中心像素的权重系数。第七步依次对滤波器窗口内的坐标点作如下处理首先，利用上述方法得到的 局部方向角与极坐标点的幅角相减，输出每个坐标点幅角的差值，以此判断该像素是否属 于同一个局部区域(同一个区域内的像素点形成基本相同的方向滤波器)。对此差值进行 余弦函数的相关计算，然后就可得到局部方向滤波器。在上述实例中，按如下步骤构造带有方向性的窗口滤波器。首先通过每个像素点 滤波的权重系数修正带通滤波器和局部方向滤波器，再和低通滤波器线性叠加，最终形成 带有方向性的窗口滤波器，H = Hl+ 0 :Ha+ 0 2HB，其中凡为低通滤波器，Ha为局部方向滤波器， 压为带通滤波器，0” 02为滤波权重系数；线性叠加后的滤波器通过傅立叶反变换到空域 中，输出带有方向性的窗口滤波器。如图4所示，为本发明实施例4提供的一种医学图像滤波系统结构示意图，主要 包括如下单元输入单元401、滤波器窗口判断单元402、极坐标窗口单元403、低通滤波单 元404、高斯平滑单元405，带通滤波单元406、局部能量检测单元407、图像总能量计算单元 408、局部方向检测单元409、权重系数估算单元410、局部方向滤波单元411、带有方向性的 窗口滤波器单元412、输出单元413，具体如下输入单元401，用于输入待处理的图像。滤波器窗口判断单元402，用于根据需要估测滤波器窗口大小。极坐标窗口单元403，用于根据需要分别设置窗口滤波器中极坐标的频率和幅角， 输出极坐标窗口。低通滤波单元404，用于构造频域中的低通滤波器。低通滤波器的窗口与极坐标窗 口相同，通过设定一个门限值，划分出含有低频信息的图像。高斯平滑单元405，用于构造频域中的高斯滤波器。高斯平滑滤波器是根据高斯函 数的形状来选择权值，用于实现把图像中的每个像素点的总能量用其邻域像素点能量的加 权平均值代替。带通滤波单元406，用于构造频域中的带通滤波器。带通滤波器窗口与极坐标窗口 相同，通过设定上限频率和下限频率，区分图像的极低频、极高频信息，从而提取图像的边
缘{曰息。局部图像能量检测单元407，用于构造任意方向的局部图像能量检测器。局部图像 能量检测器与滤波器窗口相同，局部图像能量检测器的坐标点对应极坐标窗口中的极坐标 点。根据极坐标点的频率和幅角计算滤波器坐标点的余弦函数值，生成局部图像能量检测
o图像总能量计算单元408，用于在指定的四个方向上进行局部图像能量检测，然后 把四个方向上的局部图像能量之和作为图像的总能量。局部方向检测单元409，用于根据不同方向的能量估测像素点的局部方向角。权重系数估算单元410，用于根据图像中每个像素点的总能量估算局部方向滤波器和带通滤波器的权重系数。带有方向性的窗口滤波器单元412，用于根据低通滤波器、修正后的局部方向滤波 器和带通滤波器的叠加，输出带有方向性的窗口滤波器，从而对原始图像进行逐点滤波。输出单元413，用于输出滤波后的图像。输入图像经过滤波系统处理后，输出的图像边缘清晰，细节明显、对比度强，抑制 了原始图像中影响医学诊断的噪声。本发明实施例提供的方案，用以改善现有技术对医学图像处理后噪声过多、边缘 模糊、细节丢失的问题，解决了医疗图像噪声多、对比度差的问题。该方案能够从医学图像 的诊断要求出发，抑制图像中影响诊断的噪声，使图像中各组织的对比度得到不同程度的 增强，从而使组织结构的边缘更加清晰。进一步的，经过本发明实施例提供的方案处理后的 医学图像能够清晰地反映图像中组织结构的信息，尤其是精细结构信息，为临床影像学诊 断各种疾病提供有力的帮助和保障。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精 神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围 之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
1权利要求
一种医学图像的滤波方法，其特征在于，该方法包括根据待处理图像估测滤波器窗口大小；计算频域内极坐标频率和幅角，并构造带有方向性的窗口滤波器；用所述带有方向性的窗口滤波器对待测图像进行滤波操作并输出。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理图像估测滤波器窗口大小， 包括根据待处理图像的大小估测滤波器窗口大小，所述滤波器窗口大小不超过待处理图像 大小的1/8。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算频域内极坐标频率和幅角，包括 极坐标的中心点频率为0赫兹，幅角为0度，以中心点为原点，向右向上为正方向，向左向下为负方向形成极坐标窗口 ；分别在窗口的垂直和水平方向，以一个周期的频率和 反三角函数估算极坐标点的频率和幅角；所述极坐标窗口的大小和所述估测的滤波器窗口大小相同。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构造带有方向性的窗口滤波器，包括 分别构造低通滤波器，带通滤波器与局部方向滤波器；所述低通滤波器提取待测图像平滑区域抑制噪声；所述带通滤波器和局部方向滤波器 提取待测图像边缘区域抑制噪声；所述低通滤波器，带通滤波器与局部方向滤波器通过由局部方向滤波器中估测的权重 系数线性叠加；叠加后的滤波器进行傅立叶反变换，构成带有方向性的窗口滤波器。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构造局部方向滤波器，包括 通过所述极坐标窗口生成高斯平滑窗口；通过极坐标点的频率和幅角生成局部图像能量检测器； 在指定的四个方向检测待测图像的局部能量； 计算图像的总能量； 估测每个像素点的局部方向；通过所述高斯平滑窗口函数估计每个像素点滤波的权重系数； 根据所述每个像素点的局部方向和极坐标点幅角的差值计算滤波器窗口内每个坐标 点的余弦函数值，得到频域内每个像素点的局部方向滤波器。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构造低通滤波器，包括 根据所述极坐标窗口大小设置低通滤波器窗口大小；设定一个门限值，大于该门限值的频率点设为0，小于该门限值的频率点为正实数。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构造带通滤波器，包括 根据所述极坐标窗口大小设置带通滤波器窗口大小；确定上限频率和下限频率，处在两端的带通滤波器的值设置为0，在上限频率和下限频 率之间的频率点对应的带通滤波器的值设为正实数。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用所述带有方向性的窗口滤波器对待 测图像进行滤波操作，包括计算所述带有方向性的窗口滤波器的坐标点与该窗口滤波器下图像中对应的像素点的乘积；所述像素点的灰度值即为所述窗口滤波器中所有像素点乘积的加权和。
9. 一种医学图像滤波系统，其特征在于，包括输入单元、滤波器窗口判断单元、极坐标 窗口单元、低通滤波单元、高斯平滑单元，带通滤波单元、局部能量检测单元、图像总能量计 算单元、局部方向检测单元、权重系数估算单元、局部方向滤波单元、带有方向性的窗口滤 波器单元、输出单元，具体如下所述输入单元，用于输入待处理的图像； 所述滤波器窗口判断单元，用于根据需要估测滤波器窗口大小； 所述极坐标窗口单元，用于根据需要分别设置窗口滤波器中极坐标的频率和幅角，输 出极坐标窗口；所述低通滤波单元，用于构造频域中的低通滤波器； 所述高斯平滑单元，用于构造频域中的高斯滤波器； 所述带通滤波单元，用于构造频域中的带通滤波器； 所述局部图像能量检测单元，用于构造任意方向的局部图像能量检测器； 所述图像总能量计算单元，用于在指定的四个方向上进行局部图像能量检测，然后把 四个方向上的局部图像能量之和作为图像的总能量；所述局部方向检测单元，用于根据不同方向的能量估测像素点的局部方向角； 所述权重系数估算单元，用于根据图像中每个像素点的总能量估算局部方向滤波器和 带通滤波器的权重系数；所述带有方向性的窗口滤波器单元，用于根据所述低通滤波器、修正后的局部方向滤 波器和带通滤波器的叠加，输出带有方向性的窗口滤波器； 所述输出单元，用于输出滤波后的图像。
全文摘要
本发明公开了一种医学图像的滤波方法及系统，根据待处理图像估测滤波器窗口大小；计算频域内极坐标频率和幅角，并构造带有方向性的窗口滤波器；用所述带有方向性的窗口滤波器对待测图像进行滤波操作并输出。采用本发明提供的方案能够从医学图像的诊断要求出发，尽量去除图像中影响诊断的噪声，使图像中各组织的对比度得到不同程度的增强，尤其是精细结构的增强，从而使组织结构更加清晰。与一般的滤波方法相比，本方法抑制噪声能力强、细节突出。滤波后的医学图像能够清晰地反映图像中组织结构的信息，为临床影像学诊断各种疾病提供有力的帮助和保障，相关方法形成的产品能产生极大的社会效益和经济效益，具有广阔的市场前景。
文档编号A61B5/055GK101877124SQ200910082968
公开日2010年11月3日 申请日期2009年4月28日 优先权日2009年4月28日
发明者不公告发明人 申请人:北京捷科惠康科技有限公司