高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound, HIFU)技术作为一种治疗体内肿瘤的医疗手段,由于其无创性或微创性,在近十几年内受到医学界的广泛关注。HEFU技术是利用超声波的可汇聚性及穿透性两大特性,在医学影像的引导下,将超声波在体内靶组织处聚焦,产生瞬间高能量达到直接破坏肿瘤组织的程度,使肿瘤组织灭活。在HIFU治疗系统中,医学影像技术发挥着不可替代的重要作用,对病变组织的精确定位与测量,手术前的治疗规划、手术中的实时监控及引导治疗路径、手术后的治疗评估等都需要医学图像提供重要诊断信息。目前在HIFU‖临床治疗中主要有基于超声图像和基于MRJ图像的两类图像引导系统。由于超声成像的廉价性、实时性,目前广泛采用的是基于超声图像引导的HIFU治疗系统。但由于超声成像的机制,超声图像中普遍存在大量斑点噪声,导致超声图像分辨率较低,对比度不强,容易出现组织边缘模糊不清,对肿瘤组织的边缘提取及其精确分割十分困难,不利于诊断信息的获取。在临床应用中,病变组织的提取是通过经验丰富的医生手动绘制实现的,工作量巨大而且花费时间太长。因此,展开超声图像处理技术的研究有利于超声图像的实际应用。在超声图像处理中引入自动特征提取和分析方法具有重要的意义,本文针对超声图像处理中的降噪和分割两个方面的关键问题展开研究,主要包括以下几个方面：1)在超声图像降噪方面,针对超声图像中存在大量斑点噪声的现象,在深入研究传统的各向异性扩散滤波方法的基础上,本文提出了一种改进的各向异性扩散滤波算法,在扩散系数的两个分量尺度函数与瞬时变化系数之间引入比例因子,而比例因子的取值为采用高斯低通滤波图像的边缘指示函数的最优大津阈值,避免了在扩散模型中滤波参数设置困难的问题,同时采用扩散过程中相邻两次滤波图像的斑点新造比的变化关系给定扩散结束的迭代终止条件。本文提出的各向异性扩散滤波不需要复杂参数的设置,同时可以自动停止扩散过程,仿真实验以及实际超声图像的滤波实验表明了改进的各向异性扩散滤波算法在超声图像滤波处理中具有更好的实用性。2)在超声图像分割方面,系统详细地研究了参数活动轮廓模型,对比分析了三种经典外力形式的参数活动轮廓模型的图像分割原理以及性能,即以Gaussian势能力为外力的原始Snake模型、气球力Snake模型和梯度矢量流GVF Snake模型。然后,针对气球力Snake模型对初始轮廓想的位置敏感的缺陷,即传统的气球力轮廓模型在给定初始气球力的大小和方向后,气球力的方向是单向不可变的,要求初始轮廓线必须完全绘制在目标真实边界的内部或者外部。本文提出一种改进的气球力活动轮廓模型,使得气球力可以根据图像特征的分布自动确定方向,降低了Balloon Snake模型对初始条件的依赖关系,在超声图像的序列图像分割中,改进的气球力活动轮廓模型获得了良好的分割效果。3)在超声图像分割方面,系统详细地研究了基于水平集方法的活动轮廓模型,对比分析了三种经典的传统水平集活动轮廓模型,即几何活动轮廓模型、测地活动轮廓模型、Chan-Vese模型。然后,针对测地活动轮廓模型只考虑图像边缘的局部信息而Chan-Vese模型只考虑了图像区域的全局信息,本文提出了基于图像边缘信息与图像区域信息的组合能量模型,将测地活动轮廓模型中的基于边缘信息的能量项与Chan-Vese模型中基于区域的能量项组合起来,构成一个新的活动轮廓模型,提出的组合活动轮廓模型结合了两种模型的优点而克服了两张模型的缺陷,实验显示了提出的模型在分割具有弱边缘目标的低对比度的灰度图像具有良好的分割性能,同时具有很好的全局最优分割性能。