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CT图像后处理技术主要包括哪些随着社会的进步和发展，医疗技术也在不断更新。
在现代医疗技术诊断中，影像学技术已经成为了必不可少的一项内容，通过CT检查不仅可以查出患者病变部位各个断层面上的不同图像，还能通过CT图像后处理来帮助医护人员建立一个二维、三维以及多种技术的图像，从而使患者的诊断更为准确。
一、了解CT图像后处理技术1.什么是图像后处理技术图像后处理主要是通过综合运用计算机图像处理技术，再结合医学知识，将各种数字化成像技术所得到的人体信息按照一定的需要，在计算机上表现出来，使其可以满足后续医疗诊断等一系列技术的总称。
CT图像后处理技术可以弥补影像设备的成像不足，还能为医护人员提供解剖学信息和病理生理学信息。
这种技术打破了传统的医学获取和观察方式，提供了包括三维可视化、图像分割以及病变检测和图像融合配准的高级应用。
2.图像后处理技术的功能主要包括两大功能：辅助观察和辅助诊断。
（1）辅助观察：这类功能主要是为了给医护人员提供更多的观察方式，从而让医护人员有更多的参考，有利于医生更加快速正确的根据患者的病情做出相应的诊断，帮助患者尽快恢复健康。
（2）辅助诊断：这类功能可以给医护人员提供一些诊断方面的建议，包括测量得到的数据、分割和检测的结果，以及融合配准后新图像的信息等。
二、图像后处理技术主要包括哪些1.重建技术CT机内一般都装有不同的图像重建数学演算方法软件。
医护人员应当根据患者检查部位的组织成分和密度差异选择最适当的数学算法，使图像可以达到最佳的显示。
常用的算法主要有以下三种：（1）标准算法：是最常用的图像重建算法，这种算法适用于绝大多数的CT 图像重建，可以使图像的空间分辨力和密度分辨力达到均衡，例如可以用在颅脑重建等方面。
（2）软组织算法：则适用于需要突出密度分辨力的软组织图像重建，例如腹部器官的图像重建等。
（3）骨算法：适用于需要突出空间分辨力的图像重建，例如骨质结构和内听道的图像重建等。
CT图像后处理质量控制报告分析
CT（计算机断层扫描）图像后处理在临床医学中已经成为非常重要的工具。
通过 CT 图像后处理技术，我们可以从 CT 扫描获得高质量的立体图像，并发现肿瘤、血管、骨骼等内部器官的异常情况。
因此，对 CT 图像后处理的质量控制十分重要。
在CT图像后处理质量控制方面，主要涉及以下几点：
1.图像几何校准：当 CT 设备使用不当时，会导致图像几何姿态不正确。
因此需要校准仪器，消除不正确的几何形态，最终可以得到准确的三维图像数据。
2.图像质量评估：在 CT 图像处理之前，需要对 CT 扫描进行质量评估来确定扫描是否符合标准，以便进行图像后处理。
评估指标包括：分辨率、多普勒效应、斑点噪声和切片位置偏移等。
3.选择适当的滤波算法：图像滤波是一种处理图像中噪声的方法，因此选择适当的滤波算法对于减少噪声是至关重要的。
低通滤波器可以平滑图像，而高通滤波器可以增强CT 图像中的像素差异。
4.分割技术：图像分割通过将图像分成不同的部分，可以更好地区分不同的组织和结构。
分水岭算法、基于阈值的方法和基于形态学的方法等是常用的图像分割技术。
5.三维可视化：三维模型可以提供更详细的图像信息，基于三维模型的切面和立体呈现可以使医生更好地理解图像结果。
6.图像存档和管理：CT 图像后处理完整的过程生产了大量的图像数据，因此，存档和管理非常重要。
在存档和管理过程中，需要保证图像的安全及其可用性。
在 CT 图像后处理中，需要考虑机器/软件参数设置和操作的标准化。
通过对图像后处理的质量控制，可以更好地提高 CT 图像的质量，并且最终改善诊断结果。
CT图像后处理知识点CT（Computed Tomography）即计算机断层摄影，是一种医学影像技术，通过计算机处理多个X射线截面图像，以生成人体内部的断层图像，为诊断和治疗提供重要信息。
CT图像后处理是在获得CT图像后，使用计算机软件处理和优化图像的方法和技术。
本文将介绍CT图像后处理的主要知识点。
一、图像重建算法在CT影像采集过程中，X射线透过体部被探测器接收，通过对各个角度的透射数据进行处理，实现图像的重建。
常见的CT图像重建算法有滤波反投影重建算法、迭代重建算法等。
滤波反投影重建算法是最基本的重建算法，它根据X射线透射数据获取图像信息。
迭代重建算法则是通过多次迭代求解反问题，逐渐逼近真实图像。
二、图像增强图像增强是通过各种算法和方法改善CT图像的质量，使其更加清晰和易于观察。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化、去噪等。
直方图均衡化可以通过对图像的像素值分布进行调整，增强图像的对比度和亮度，使细节更加清晰。
滤波技术可以通过去除图像中的噪声和伪影，提高图像的质量。
锐化技术可以增强图像的边缘，使图像轮廓更加清晰。
三、三维重建CT图像通常是二维的截面图像，通过三维重建技术可以将多幅二维图像叠加并处理，生成三维图像，提供更全面的信息。
常见的三维重建技术有体绘制、体剖面重建、体表面重建等。
体绘制是将体数据映射到三维空间中，生成三维图像。
体剖面重建则是通过切割体数据，生成一系列平行的二维图像。
体表面重建可以从体绘制或体剖面数据中提取出器官的表面形状。
四、血管成像在CT图像中，可以通过血管造影技术直接或间接地显示人体内的血管结构，提供血管内部的信息。
血管成像常用的方法有最大密度投影（Maximum Intensity Projection，MIP）、多平面重建（Multi-Planar Reconstruction，MPR）、曲面重建等。
MIP是将沿某一特定方向上的最大像素值投影到一个平面上，以突出显示血管的形态。
CT图像后处理质量控制报告分析CT图像后处理是影响CT图像质量的重要因素之一。
CT图像后处理包括图像重建、滤波、增强、分割、三维重建等过程，这些过程的质量直接影响到CT图像的清晰度、对比度、准确性等方面。
对CT图像后处理进行质量控制是非常重要的。
在CT图像后处理过程中，可能会出现一些常见的质量问题，比如伪影、模糊、低对比度等，这些问题会影响到医生对图像的诊断结果，甚至会影响到病人的治疗效果。
对CT图像后处理质量进行监控和分析，及时发现问题并进行调整是非常必要的。
CT图像后处理质量控制报告是对CT图像后处理过程中的质量进行监控和分析的一种方式。
一般来讲，CT图像后处理质量控制报告应包括以下内容：1. 图像重建质量分析：包括图像的清晰度、分辨率、伪影等问题的分析。
2. 滤波质量分析：包括滤波对图像的影响、滤波的优化参数等分析。
3. 增强质量分析：包括对比度的调整、边缘增强等分析。
4. 分割质量分析：包括分割算法的效果、分割的准确性等分析。
对于每一项分析都应该有一些具体的指标或者标准，比如清晰度可以用空间分辨率、线性分辨率等来评价，对比度可以用信噪比、灰度均匀性等来评价，分割的准确性可以用分割灵敏度、特异性等来评价等。
在进行CT图像后处理质量控制报告的分析时，可以采用一些常见的分析方法，比如对比度分析法、信噪比分析法、分割准确性分析法等。
对比度分析法是比较常用的一种分析方法，可以通过对比度的计算来评估图像的质量，通常情况下，对比度越高，图像的质量就越好。
信噪比分析法是评估图像清晰度的一种方法，信噪比越高，图像的清晰度就越好。
分割准确性分析法也是进行CT图像后处理质量控制报告分析的常见方法之一，可以通过分割结果与实际的分割结果进行比较来评估分割的准确性。
四、CT图像后处理质量控制报告的问题和改进措施在进行CT图像后处理质量控制报告的分析时，可能会发现一些问题，比如图像的清晰度不够高、对比度不够强、分割不够准确等。
CT图像后处理质量控制报告分析CT（Computed Tomography）是一种常用的医学影像检查方式，通过使用X射线和计算机技术来生成横断面图像，以帮助医生诊断和治疗疾病。
CT图像后处理质量控制是确保CT 图像质量和准确性的重要环节，对于提高诊断效果和保障患者安全具有重要意义。
下面我们将对CT图像后处理质量控制报告进行分析，以便更好地了解和改进CT图像后处理质量控制工作。
一、CT图像后处理质量控制报告的基本内容CT图像后处理质量控制报告主要包括以下内容：1.设备运行情况：包括CT设备的运行状态、图像采集参数设置等。
2.图像质量评估：对采集到的CT图像进行质量评估，检查图像的清晰度、对比度、噪声水平等。
3.后处理软件操作：对CT图像进行后处理的软件操作情况进行评估，包括后处理参数设置、图像重建等。
4.质量问题记录：记录在CT图像后处理过程中出现的质量问题和异常情况。
5.改进建议：针对CT图像后处理过程中存在的问题提出改进建议和措施。
二、CT图像后处理质量控制报告的分析方法对CT图像后处理质量控制报告进行分析，可以采用以下方法：1.对比历史数据：将当前的CT图像后处理质量控制报告与历史数据进行对比分析，了解质量水平的变化趋势。
2.定量分析：采用定量分析方法，对图像质量评估结果进行统计和分析，找出存在的问题和改进的方向。
3.问题分析：对质量问题记录进行深入分析，找出问题的原因和可能的解决方案。
4.建议整合：对改进建议进行整合和归纳，形成改进方案。
三、CT图像后处理质量控制报告的问题与改进在对CT图像后处理质量控制报告进行分析过程中，我们发现了一些常见的问题和改进的方向：1.设备运行情况记录不全：部分CT设备运行情况的记录不全，导致无法全面评估设备运行的稳定性和准确性。
建议对设备运行情况进行更详细和全面的记录。
2.图像质量评估方法不够科学：部分CT图像质量评估方法仍较为主观，缺乏科学性和客观性。
建议引入更加科学的图像质量评估方法，例如使用图像质量评估指标进行定量评估。
CT图像后处理质量控制报告分析CT图像后处理是一种重要的医学影像处理技术，可以提高CT图像的质量、优化影像的呈现和增加诊断的准确性。
质量控制是确保CT图像后处理结果准确可靠的关键因素之一。
本报告主要对CT图像后处理质量控制进行分析。
本报告对CT图像后处理的质量控制过程进行了总体分析。
在进行CT图像后处理之前，需要对图像质量进行评估，以确保输入图像的质量。
还需要对CT图像后处理算法进行验证和验证，以确保算法的稳定性和准确性。
在整个过程中，需要严格遵循质量控制流程，对每个步骤的操作进行记录和检查。
本报告对CT图像后处理质量控制的关键环节进行了详细分析。
首先是数据预处理阶段，包括去除噪声、填补缺失值和校正图像偏差等步骤。
然后是特征提取和选择阶段，根据具体的医学问题选择合适的特征，并进行特征提取和筛选。
最后是模型训练和评估阶段，通过训练和评估模型，可以确定模型的准确性和性能。
然后，本报告对CT图像后处理质量控制中存在的问题进行了分析。
首先是数据质量不佳的问题，包括噪声过大、伪影和图像伪像等。
这些问题可能导致后处理结果出现不准确或不可靠的情况。
其次是算法准确性和稳定性的问题，由于图像特征的复杂性和多样性，算法的准确性和稳定性可能受到影响。
数据样本的不平衡性和标注错误等问题也可能影响后处理结果的准确性。
本报告对改进CT图像后处理质量控制的方法进行了讨论。
首先可以采用更先进的图像处理算法和技术来提高质量控制的准确性和可靠性。
其次可以进行更严格的数据质量评估和数据样本的选择，以提高后处理结果的可信度。
还可以进行更严格的算法验证和验证，以确保算法的稳定性和准确性。
CT图像后处理质量控制报告分析CT（Computed Tomography）是一种医学影像技术，它通过使用X射线和计算机技术来生成人体的横断面图像，从而帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
在CT图像后处理过程中，质量控制至关重要，因为图像质量直接影响到医生对病情的判断和诊断结果的准确性。
本文将从CT图像后处理的总体流程、质量控制指标的设定和实际应用情况等方面进行分析，以期为医疗机构提供合理的质量控制方案和改进措施。
一、CT图像后处理的总体流程CT图像后处理是对原始的CT图像进行进一步处理，以改善图像的质量、清晰度和对比度，使医生能够更准确地诊断病变。
通常的CT图像后处理流程包括以下几个步骤：1. 图像重建：将从患者身上获得的原始数据进行处理，生成横断面图像。
这个步骤需要确保重建参数的选择合理，以获得清晰的图像。
2. 骨干重建：对CT图像进行骨干窗显示，以便更清晰地显示骨骼结构。
3. 螺旋重建：通过将原始数据进行螺旋扫描重建得到更清晰的图像。
4. 后处理滤波：对图像进行滤波处理，以去除噪声和增强对比度。
5. 三维重建：将二维图像进行三维重建，以提供更全面的信息。
以上所述仅是CT图像后处理流程的一个概括，实际情况可能会因设备类型、应用场景等因素而有所差异。
二、质量控制指标的设定针对CT图像后处理的质量控制，需要明确一些指标用于评价图像的质量。
一般来说，可从以下几个方面进行评价：1. 空间分辨率：指图像能分辨出不同结构的能力，通常使用线对模块函数（MTF）来评价。
2. 对比度分辨率：指图像能够显示出不同物质的对比度程度，这对于显示病变非常重要。
3. 噪声水平：指图像中无用的杂乱信号，即噪声，应尽量降低。
4. 几何失真：指图像显示的物体与其实际形状的偏差程度。
5. 伪影：指图像中出现的不真实的结构，通常由于仪器故障或者处理算法的问题引起。
这些指标可以通过人工观察或者自动化算法来评估，以确保CT图像后处理的质量符合临床要求。
数字化医学影像，可以对图像进行后处理，以提高图像的显示能力。
医学图像后处理已经成为临床实用技术，也是计算机在影像学科应用的主要内容之一。
1、多窗口显示图像，便于对比诊断。
2、对图像进行放大\缩小、局部放大的操作。
3、对图像进行水平翻转、垂直翻转、逆时针90度旋转的操作。
4、对图片进行尖锐、平滑、正\负像显示模式、热金属着色的操作。
5、定位线操作：提供锁定定位线模式，可进行标注报告中的图像的定位线、标注影像列表中所有图像的定位线和标注选择图像的定位线。
6、标注功能：提供箭头标注和文字标注。
7、测量：距离测量、角度测量和面积测量，同样可以标注在图像中。
8、窗宽窗位调节工具：根据不同的检查部位，人性化的调整相应的窗宽窗位。
例如：腹部窗宽窗位、头部窗宽窗位、胸部窗宽窗位、脊柱窗宽窗位、椎骨窗宽窗位等等。
图像后处理技术DSP的重要功能在于进展数字图像处理。
本装置的图像处理功能包括前处理和后处理，其中前处理分为采样处理〔最大值采样、峰值偏差采样、点采样〕，失径平滑，图像的数字勾边及帧相关处理。
而后处理包括有线性插值，H平滑，灰度窗口处理及 校正。
〔图像处理功能示意图〕图像的前处理是沿着失径扫描线对数据进展处理的，它不可防止的要受到扫描方式的限制，因而处理功能比拟简单。
而图像后处理是在经过扫描变换以后的具有标准电视扫描方式的图像上进展处理，因而处理的功能就比拟强。
可参加的数字图像的内容也比拟繁多，它可以将图像送往计算机中进展各种图像运算和处理，但对于实时动态显示的图像，为了满足实时的需要，目前本装置只参加了比拟实用的对图像具有一定效果的处理功能。
1．图像的线性插补处理目前在实时超声扇形扫描仪中数字扫描变换〔DSC〕已成为不可缺少的局部。
这是由于它既可以使用标准显示和记录装置，也可以在图像上叠加别的信息，进展各种冻结方式的处理，并能灵活地，实时地显示多幅图像。
然而经过数字扫描变换以后使图像产生了失真，这是将图像由原来的失径扫描经数字扫描变换转换成直角扫描所具有的固有缺陷，最具有代表性的是“云纹斑〞〔Morie〕畸变的出现，显示过密或出现空缺。
1）云纹斑出现的机理数字扫描转换的像素地址逻辑单元将每一点的极坐标转换成直角坐标，仔细地考虑这一坐标转换过程不难发现，每一采样点在空间的实际位置一般说来不会和显示点准确对应起来。
由于在写入存储器时这种地址必须首先进展转换，将其空间地址转换到与实际位置最接近的存储单元。
即像素地址首先由极坐标转换直角坐标，此时的直角坐标为地址数字化到最接近的一个像素地址，因而使得扇形图像的进场区域在两条相邻的扫描线上的局部数据采样点会被写在一样的像素地址单元中，即发生重写而造成显示过密。
其次随着两条相邻扫描线离探头距离的增加其间隙也所之变大，这样两条扫描线之间某些像素不会被采样，从而形成“黑洞〞，云纹斑正是这种预料中未采样的“黑洞〞云集而成的。
图像后处理技术DSP的重要功能在于进行数字图像处理。
本装置的图像处理功能包括前处理和后处理，其中前处理分为采样处理（最大值采样、峰值偏差采样、点采样），失径平滑，图像的数字勾边及帧相关处理。
而后处理包括有线性插值，H平滑，灰度窗口处理及 校正。
（图像处理功能示意图）图像的前处理是沿着失径扫描线对数据进行处理的，它不可避免的要受到扫描方式的限制，因而处理功能比较简单。
而图像后处理是在经过扫描变换以后的具有标准电视扫描方式的图像上进行处理，因而处理的功能就比较强。
可加入的数字图像的内容也比较繁多，它可以将图像送往计算机中进行各种图像运算和处理，但对于实时动态显示的图像，为了满足实时的需要，目前本装置只加入了比较实用的对图像具有一定效果的处理功能。
1．图像的线性插补处理目前在实时超声扇形扫描仪中数字扫描变换（DSC）已成为不可缺少的部分。
这是由于它既可以使用标准显示和记录装置，也可以在图像上叠加别的信息，进行各种冻结方式的处理，并能灵活地，实时地显示多幅图像。
然而经过数字扫描变换以后使图像产生了失真，这是将图像由原来的失径扫描经数字扫描变换转换成直角扫描所具有的固有缺陷，最具有代表性的是“云纹斑”（Morie）畸变的出现，显示过密或出现空缺。
1）云纹斑出现的机理数字扫描转换的像素地址逻辑单元将每一点的极坐标转换成直角坐标，仔细地考虑这一坐标转换过程不难发现，每一采样点在空间的实际位置一般说来不会和显示点准确对应起来。
由于在写入存储器时这种地址必须首先进行转换，将其空间地址转换到与实际位置最接近的存储单元。
即像素地址首先由极坐标转换直角坐标，此时的直角坐标为地址数字化到最接近的一个像素地址，因而使得扇形图像的进场区域在两条相邻的扫描线上的部分数据采样点会被写在相同的像素地址单元中，即发生重写而造成显示过密。
其次随着两条相邻扫描线离探头距离的增加其间隙也所之变大，这样两条扫描线之间某些像素不会被采样，从而形成“黑洞”，云纹斑正是这种预料中未采样的“黑洞”云集而成的。
许多黑洞云集成的云纹斑使图像质量下降，其对图像所产生的影响如下图所示云纹斑的出现与以下因素有关：原扇形扫描线矢径数（M ），超声脉冲重复频率（RATE ），探测深度（D ），最大视角（m ax θ），角度间隔（θ ）和帧频（FR ）等参数。
这些参数满足方程1/2/F RR A T E M D N V =∙=∙ 式中/M A X N θθ= ，V 为超声波在人体中的平均传播速度。
理论上，为了完全消除失真，需要无数的极坐标和直角坐标像素，但实际的扇形扫描仪仅有有限的数据和像素。
由文献可知，合适的取样要满足条件arctan(1/)M θ= 。
显然，角度间隔越小，失真也越小。
但是，从5.1式可知，扫描线数是有限的，是根据实时应用时的最大视角和帧数决定的。
然而，极坐标数据的增加要求DSC 有较高的采样速率。
为了减小采样数据和显示数据间的位置误差造成的云纹斑，DSC 的像素必须增加。
但为了和标准的显示和记录装置相配，DSC 也仅能有有限像素。
从以上讨论比较可知，用原始的数据和像素来直接改善云纹状失真，至今未有满意的方法。
从图5-2可见，我们可以在原有像素数据的基础上进行像素的插补处理来消除这种图像重建误差。
2）图像的线性插补处理对于图像的插补技术最简单的一种办法是平均插补处理，它是在两根邻近的扫描线间插入一根或几根扫描线像素数据，使得直角坐标的整个扫描上布满数据，用这种方法“云纹状”失真相对地减少了，然而图像近场区域写入过密的问题变得更加严重了。
R θ-插补法是目前最复杂和最好的方法。
在这种插补方法中，每一个直角坐标数据是从周围的极坐标数据按线性插补进行插值的。
采用这种方法，为了减少重建误差，必然要进行高次插补。
由于需要复杂的硬件，甚至仅做一阶插补也需要很复杂和快速的数字电路。
这在实时处理时是不现实的。
作者采用的是一种可变的线性像素插补技术，具体电路比R θ-法的简单，但又避免了平均插入算法中出现的写入过密的问题。
具体方法是：假如从该系统的帧存储器输出的两个相邻的采样点a 和b 之间，出现了几个空缺，需要插入几个像素点来填补遗漏的区域，其插补按下式进行：()/(1)g a b n =-+1i i a a g -=-这里n 为“黑洞”数。
具体如图5-5所示，这里设a>b 。
这种插补的特点是可根据“黑洞”的个数来进行插值，近场插的少，远场插的多，最多可插入8个值，因而防止了扇角区域插入过密的现象。
在进行插值的过程中，首先要判断从帧存储器中每次读出的值是否为“黑洞值”---即没有被写入回波信号的存储单元。
如果是“黑洞”值则进行插补，如果不是则此单元的像素送到显示器上显示。
显然，黑洞是没有写入回波信号的单元，此单元信息为零。
但超声回波中也包含有其值为零的信息，这样就需要采取措施将回波中信号的零值与“黑洞”值分开，从而避免对回波信息的错误插值。
本装置采用的方法是将A/D 变换器转换后得到的6BIT 超声信息放入帧存储器8BIT 数据的高6位，而低2位在采样时人为地置成高电平，用一检“0”电路来检测这8bit 数据信息，对高6位进行判别后插补，这相当于给图像加入一个背景电平，使图像信号叠加在该电平上，故将回波中信号的零值与“黑洞”值区分开了。
在插补中一个需要解决的问题是对图像边缘的判断。
否则，就会插入严重失真的伟值，使图像混乱，为了解决这个问题，我们通过事先算出图像内部最大的“黑洞”点数值（这里数值n=8），然后判断检出的零值。
当零值个数超过我们算出的最大值（n=8）时，就说明此时不在图像中间，因此加以抑制。
按照这种思想采取一定的控制方式，就能自动检出图形的两个边缘，从而保证了只对图像内部进行插值。
2．ϒ校正正如我们所知，人眼对亮度的感觉具有对数运算的性质，由弗肯那定律可知B=KlgL ，这里K 是一个比例常数，L 是亮度。
并且医生对患者进行诊断时，对于具有代表性的图像要进行拍照纪录，而照相底片特性曲线如图5-9所示。
增大曝光量，会引起与曝光量对数成比例的密度增加（正常曝光区）。
进一步增大曝光量，是感光层饱，光学密度与曝光量的增加，不再成比例，形成过度曝光曲线段。
这样对隐含于比较暗的灰度区域里的许多细节，通常不易被察觉出来，而对于灰度比较明亮区域里图像发生了饱和失真，对于丰富的回度层次难以辨认。
为校正这种非线性畸变，在实际使用当中就需要对图像进行校正。
所谓ϒ校正就是使输出的图像信号产生与系统（包括观测者本身）非线性畸变相反的预失真，使整个系统成为线性传输系统。
根据文献提供的资料，作者采用的ϒ校正公式为：所显示的像素=K(存储像素)ϒ，这里ϒ=1.2 1.6 , K是常数。
ϒ校正实际上是一种灰度或灰阶校正。
一般是将校正曲线存储在PROM中，实行查表的方式读出数据，当在操作面板进行ϒ曲线选择后，选出一种曲线数据，并把数据传送出去，送往TV显示器进行显示。
本装置所采用的ϒ校正实际上是一种选择项，可用数据选择器进行选择。
这是根据医生在诊断中所采用的显示系统和各自的习惯所决定的。
3．灰度窗口处理窗口处理又可分为窗口提升处理和抑制处理，我们采用的是窗口提升处理，这种处理主要是为增加图像的对比度，这里可选择所存储像素的一个灰度窗口（范围）而加以增强，灰度窗口以外的灰度给以压缩或略去，而着重显示所需观察的灰度等级，这样做的目的是为了显示各组织结构或突出消隐图像中的某些部分，提高识别力与诊断力。
这在临床应用中很重要，比如对于回声与周围十分接近的细小结构，可选用小提升窗口，逐级移至窗口段的方法予以显示。
经过这种处理后便于医生观察和分析诊断。
作者所采用的窗口处理如下图所示几种方式：图5-12（a）是灰度范围的线性变换，利用这种变换把灰度比例增大以增强图像的对比度。
假定原图像f(x, y)的灰度范围为[0，M]，不在合适的观察范围，要把它变为图像g(x, y)的灰度范围在[0，N]，那么变换函数为：=g x y N M f x y(,)/(,)当N=M时，输出图像就是输入原始图像。
本装置采用的窗口处理模式0即为此种方式。
gff f白色黑色回波强度回波强度回波强度回波强度P I0000(a)(b)(c)(d)P EP I图5-12（b）为本装置所采用的窗口处理模式1，它可以使原始图像亮区（大于π）的灰度级均匀地从黑色到白色均匀展开，暗区（小于π）变黑。
图5-12（c）为模式2，它可以使原始图像小于π值的图像灰度级变黑，而大于π值的图像则按原图形灰度值输出显示。
图5-12（b）和（c）是针对目前TV显示器的灰度显示能力有限而设置的。
图5-12（d）为所采用的模式3，它为灰度切片，它是把某一小范围内的灰度值抽取出来，转换成最大灰度值加以显示，而其他区域则给以二分之一的原始图像灰度进行显示，灰度切片是对图像进行分析的一种高度有效的方法。
这里需要指出的是，图像增强没有通用的理论。
图像质量的视觉评定是一种高度的主观处理，因此不易定义出“好图像”的标准，以便用来比较算法的好坏。
作者所选用的以上四种窗口处理方式是从实际可行性及典型性而选定的。
4．H平滑处理回声数据在传输、量化、采样过程中常常会引入噪声，它是一种随机高频干扰。
消除噪声的最直接有效的办法是用平滑滤波，即平滑处理，它的目的在于压缩噪声，对信号进行提升。
而H 平滑是沿着电视水平扫描线（Horizontal ）的两个相邻像素点之间而采取的空间局部平均平滑处理技术。
由于这种方法便于实现，计算速度快，结果也比较令人满意，所以在平滑技术中占有重要地位。
H 平滑是用扫描线上某像素点相邻点的灰度平均值代替该像素原来的灰度值。
通过像素点沿水平方向的不断移动，从而平滑了整幅图像，它的理论基础在于：假设把图像上的噪声看成是一种加性的，且互不相关，均值为零串扰信号，且图像可由许多灰度恒定的小块组成，则(,)(,)(,)g x y f x y n x y =+这里(,)g x y 是加噪图像，(,)f x y 是原始图像。
(,)n x y 是噪声。
经局部平均处理后的平滑图像为： (,)(,)11(,)(,)(,)i j S i j S g x y f i j n i j M M ∈∈=+∑∑这里S 是点(,)x y 邻域内的点集，M 是点集S 中的总点数。
从（5.6）式中可以看出第一项接近于原始图像，第二项代表平滑后图像中的噪声，它的均值为零。
方差为： 22(,)(,)111(,){(,)}n i j S i j S D n i j D n i j M M M σ∈∈⎧⎫==⎨⎬⎩⎭∑∑从此可见图像经平滑处理后可使噪声方差减小M 倍。
