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申请/专利权人：大连润蕾生物科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种心脏超声图像的智能处理方法，包括：根据心脏超声二值图像中每个区域中每一列上每个像素点的灰度值以及每个区域中的列数，从所有区域中筛选出若干个心脏区域；根据每个整体与每个心脏区域之间的距离、每个整体中每个像素点的灰度值以及每个心脏区域中每个像素点的灰度值，从所有像素点中筛选出若干个异常像素点；根据每个异常像素点的灰度值以及距离每个异常像素点最近的心脏区域中每个像素点的灰度值，得到处理后的心脏超声图像。至此本发明通过心脏的特征表现，识别出心脏的位置，进一步分析获得图像上异常像素点的分布表现，并对其进行修正，提高了心脏超声图像的图像质量。

主权项：1.一种心脏超声图像的智能处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取心脏超声图像以及心脏超声图像的心脏超声二值图像；根据心脏超声二值图像中每一列上每个像素点的灰度值，将心脏超声二值图像划分为若干个区域；根据每个区域中每一列上每个像素点的灰度值以及每个区域中的列数，得到每个区域的心脏表现度；根据每个区域的心脏表现度，从所有区域中筛选出若干个心脏区域；将心脏超声二值图像中除心脏区域之外的区域等分为若干个整体；根据每个整体与每个心脏区域之间的距离、每个整体中每个像素点的灰度值以及每个心脏区域中每个像素点的灰度值，从所有整体中筛选出若干个异常像素点；根据每个异常像素点的灰度值以及距离每个异常像素点最近的心脏区域中每个像素点的灰度值，得到每个异常像素点的修正系数；根据每个异常像素点的修正系数，得到处理后的心脏超声图像；所述根据每个区域中每一列上每个像素点的灰度值以及每个区域中的列数，得到每个区域的心脏表现度，包括的具体步骤如下：将每个区域从上到下的前行中的区域，从下到上的前行中的区域，从左到右的前列中的区域，从右到左的前列中的区域，分别记为目标区域，其中，为预设第一数量阈值；将每个目标区域中连续相邻的灰度值为1的像素点构成一个连通域，得到若干个连通域；当每个目标区域中存在连通域中像素点的数量大于等于个时，将所述目标区域记为主目标区域，其中，为预设第二数量阈值；根据每个区域中主目标区域的数量、每个区域中每一列上每个像素点的灰度值以及每个区域中的列数，得到每个区域的心脏表现度；所述根据每个区域中主目标区域的数量、每个区域中每一列上每个像素点的灰度值以及每个区域中的列数，得到每个区域的心脏表现度的具体计算公式为： 其中，表示第个区域的心脏表现度，表示第个区域中所有列上第一个灰度值为0的像素点与最后一个灰度值为0的像素点之间的像素点数量中的最大值，表示第个区域上第列的灰度值为0的像素点的数量，表示第个区域上的列数，表示线性归一化函数，为第个区域中主目标区域的数量；所述根据每个异常像素点的灰度值以及距离每个异常像素点最近的心脏区域中每个像素点的灰度值，得到每个异常像素点的修正系数，包括的具体步骤如下：根据心脏超声图像与心脏超声二值图像中像素点的一一对应关系，得到第个异常像素点的修正系数的具体计算公式为： 其中，表示第个异常像素点的修正系数，表示第个异常像素点所在整体的异常表现程度，表示第个异常像素点对应在心脏超声图像中的像素点的灰度值；表示距离第个异常像素点最近的心脏区域的中心点对应在心脏超声图像中的像素点的灰度值；表示距离第个异常像素点最近的心脏区域中所有像素点对应在心脏超声图像中的像素点的灰度均值，表示第个异常像素点与距离第个异常像素点最近的心脏区域的中心点之间的距离，为线性归一化函数。

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