随着超声医术的不断发展,超声治疗由于其无创性、实时性、低成本而日益在临床医疗服务体系中占据极为重要的地位。为了能够获得良好的超声治疗效果,精确表征超声图像的纹理特征显得尤为重要。然而受到超声成像系统等的影响,超声扇形扫描图像中含有与超声波束垂直,且方向随着位置变化而变化的纹理,我们将其称为方向性伪纹理。方向性伪纹理的存在降低超声图像的分辨率,同时使得提取的超声图像特征含有干扰的方向信息,影响后续诊断的正确性。本文提出了一种新的特征提取的方法,该方法基于方向性伪纹理矫正,先对滤波去除斑点噪声后的超声图像进行过分割生成超像素,在超声图像上按标记获得同样的超像素块,再对每一个像素补齐的超像素的最小外接矩形像素块进行傅里叶变换,对变换后的频谱进行椭圆拟合得到相应频谱的偏转角,即可获得超像素的纹理方向,根据偏转角对相应的超像素块进行旋转矫正至同一个方向,再结合灰度共生矩阵的特征量提取超声图像的纹理特征。我们在基于分裂合并的肿瘤分割框架上进行了验证,即将方向性伪纹理矫正的超声图像特征提取方法与方向性伪纹理未矫正的超声图像特征提取方法分别应用于肿瘤分割过程,利用肿瘤分割的结果和评价指标定性和定量地分析本文提出的算法,并从侧面证明所提算法的有效性。本文提出的算法在HIFU治疗的超声导航的子宫肌瘤图像上进行了实验,结果表明,无论是从肿瘤分割出来的超声图像的幅数,还是对于肿瘤分割结果的准确度,与方向性伪纹理未矫正的纹理特征相比,基于方向性伪纹理矫正的纹理特征都有着较优的结果。因此,文章中提出的新的特征提取方法有希望应用于医学治疗的超声图像的特征提取过程中。