B超图像增强Python代码

B超图像增强是指通过一些图像处理技术来提高B超图像的质量，使得图像中的细节更加清晰，边缘更加明显，从而有助于医生进行更准确的诊断。下面是一个使用Python进行B超图像增强的示例代码，使用了OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

# 读取B超图像
image = cv2.imread('ultrasound_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用高斯模糊来减少噪声
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 应用直方图均衡化来增强对比度
equalized = cv2.equalizeHist(blurred)

# 应用自适应阈值来增强边缘
adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(equalized, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                        cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Enhanced Image', adaptive_thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取B超图像并将其转换为灰度图像。然后，我们应用高斯模糊来减少图像中的噪声。接下来，我们使用直方图均衡化来增强图像的对比度。最后，我们应用自适应阈值来进一步增强图像中的边缘。