基于四叉树分解的超声图像最优同质区域自动选取方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，具体为基于四叉树分解的超声图像最优同质区域自动选取方法。本发明首先使用由最大类间方差二值化确定的阈值作为超声图像四叉树分解时的一致性标准；其次按从大到小的顺序依次从分解结果中取出所有当前最大分块，根据最优同质区域分块判决依据进行优选；最后根据判决结果确定是否输出最优同质区域自动选择结果或调整最初二值化阈值以重复执行上述步骤。本发明方法效率高，所需运算时间短；无需人工干预，完全由超声图像数据本身驱动；非常适合用于超声图像斑点降噪、感兴趣区域选取、边界检测、目标分割等处理时对同质区域的确定，具有显著的实际使用效果。