超声成像噪声的减少方法
超声成像因其无创、无辐射、实时性强以及性价比高等优点，在医学临床诊断中得到了广泛应用。然而，超声图像中存在大量的斑点噪声，这不仅降低了图像质量，还可能掩盖图像的细节信息，对后续的图像特征提取和识别、定量分析及临床诊断造成干扰。因此，研究和开发有效的超声成像噪声减少方法具有重要的实际意义。
去噪方法
基于小波变换的去噪方法是一种常用的方法。该方法利用多尺度分解的思想，将图像分解成高频小波子带和低频小波子带。通过将图像特征信息的能量和噪声的能量分开，然后对高频子带系数设置阈值，将高频子带中噪声所对应的幅值小的系数置零，实现图像去噪。另外，也可以设计一个更为平滑的非线性增强函数，对高频子带系数进行拉伸。
贝叶斯非局部平均滤波是一种能够有效抑制超声图像斑点噪声的方法。该方法首先运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑点噪声模型的非局部平均滤波器，进而引出了两种图像块之间距离计算的方式——Pearson距离和根距离。为了减轻计算负担，在非局部区域中选取相似图像块时采用图像块预选择的方式来加速算法。此外，该方法还总结出了一种滤波参数h和噪声方差的关系，实现了参数的自适应。
编码激励技术在提高超声回波信号的信噪比、增加探测深度等方面有显著效果。结合接收端的基于滤波器的弹性成像空间复合去噪算法，可以进一步提高弹性图像质量。这种方法能较强抑制弹性图像的伪影噪声，对比传统弹性成像系统，弹性图像的信噪比及对比度噪声比有明显的提升。
基于中值滤波模板的去噪方法是一种简单有效的去噪方式。该方法用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。这种方法能够平滑噪声，同时保持图像的边缘特征。
基于特征向量的去噪方法是一种新兴的去噪技术。该方法通过对超声图像进行去噪后仍能够保留超声图像中的细节和边缘部分。这种方法通过对超声图像进行去噪后仍能够保留超声图像中的细节和边缘部分。
以上是一些常见的超声成像噪声减少方法，它们各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的去噪方法。
