高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)消融手术作为体外治疗肿瘤的医疗技术,具有无创性、治疗效果显著、副作用小、术后恢复快等优点,符合现代医疗的理念并已经逐步应用在临床治疗肿瘤领域。在HIFU手术治疗过程中,超声图像监视系统为医生提供可视化的手术环境,指导医生进行手术,然而现有的超声图像监视系统主要起着视频监控的作用,手术过程中仍然需要医生依靠自己的个人经验识别肿瘤的位置和边缘轮廓,然后使用HIFU超声刀逐点消融肿瘤组织,治疗过程过度依赖医生的个人经验,主观性较大。HIFU超声引导系统是对HIFU超声图像监视系统的进一步发展,其主要思想是使用超声图像处理技术对肿瘤的位置和边缘轮廓进行精确提取,医生根据计算机识别的肿瘤边缘信息进行HIFU消融手术。然而受超声成像机制的限制,超声图像往往具有严重的灰度低对比度,导致超声图像分辨率低,肿瘤边缘不清晰,给后续的HIFU超声图像精确分割增加了难度。本论文主要针对HIFU超声图像的斑点噪声降噪方法和分割方法进行研究,旨在为HIFU超声引导系统提供精确的肿瘤组织目标边缘轮廓信息。论文详细分析了基于HIFU超声图像的各向异性扩散滤波算法和基于水平集方法的活动轮廓模型分割算法,并提出了相应的改进模型,具体包括以下几个方面:(1)在HIFU超声图像降噪方法方面,本文提出了一种改进的各向异性扩散滤波SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion)模型。使用双曲正切函数构建原始SRAD模型的扩散滤波系数,消除了传统SRAD模型在图像均匀区域产生的板块分区问题;通过设置衰减因子提高了滤波模型在结构性区域的衰减速度,对图像细节信息具有更好的保持能力;使用绝对偏差中值来估计斑点噪声尺度函数的初始门限,避免了人工设置参数带来的不确定性;通过使用相对平滑指数(Relative Smooth Index,RSI)自适应的终止迭代滤波过程,避免了由于人为设置迭代次数带来的滤波效果不稳定。滤波结果表明:改进的SRAD滤波模型能够有效的消除板块分区问题,在有效滤除超声图像斑点噪声的同时,提高了对图像细节信息的保留能力,其滤波性能要优于传统的滤波算法。(2)在研究区域信息水平集活动轮廓模型的基础上,针对经典的全局区域信息水平集活动轮廓模型和局部区域信息的水平集活动轮廓模型各自的优缺点,提出了全局区域信息和局部区域信息相结合的水平集活动轮廓模型。该模型使用原始图像的差异图像来构造演化模型的全局信息,在保留全局性能的基础上引入了图像的边缘信息,并与局部区域信息相结合来构建演化模型的能量泛函。实验结果表明:该组合模型继承了全局信息模型和局部信息模型的共同优点,消除了两类模型各自的缺陷,降低了初始曲线的设置限制,对灰度不均匀的HIFU超声图像具有精确的分割结果。(3)在HIFU超声图像分割方面,针对HIFU超声图像存在伪边缘的情况,提出了基于伪边缘抑制的改进 ODRLSE(Oriented Distance Regularized Level Set Evoluton)演化模型。针对原始DRLSE模型难以区分伪边缘和目标边缘的缺陷,改进的ODRLSE模型通过给定初始曲线的向内法向量方向与图像目标边缘梯度方向的对应关系,重构原始图像的边缘图,并以新的边缘图来构建演化模型的边缘检测函数。实验结果表明:ODRLSE模型能够对图像中真实组织构成的伪边缘进行有效的抑制,进而对目标肿瘤边缘轮廓进行准确分割。(4)在HIFU超声图像分割方面,针对HIFU超声图像存在弱边缘的情况,提出了基于多尺度滤波方法的MS-DRLSE演化模型。该模型依据一定的间隔设置多组高斯标准差构建多幅尺度图像,沿着尺度下降的方向,根据相邻尺度像素间的梯度矢量关系对梯度矢量进行修正。该多尺度滤波方法在有效滤波的同时,对图像边缘细节有一定的增强能力,同时避免了人为选择高斯标准差所带来的不足;针对气球力因子的单向演化缺陷,使用多尺度滤波下的拉普拉斯算子来重构气球力因子,在实现双向演化的同时,提高了模型对弱边缘的检测能力。实验结果表明:改进的多尺度滤波MS-DRLSE模型对具有弱边缘和边缘结构复杂的超声图像依然能取得良好的分割效果。