近年来,随着医学影像技术的不断进步,超声影像技术以安全、快速、实时和价格低廉等优点在医疗的诊断中发挥着巨大的作用。随着社会结构的老龄化,老年人的健康问题引起了社会的广泛关注,其中尤以心脑血管疾病的发病率较高。借助超声图像,可对心脑血管疾病的病理基础——动脉硬化及血栓进行诊断和预防。但由于同其他医学影像技术相比,超声图像质量较差且存在大量噪声,给医生正确判断血栓斑块的位置和大小带来了极大的困难。这使得超声图像增强成为图像处理领域中一个非常重要且具有挑战性的课题。迄今为止,研究者们已提出了很多超声图像增强的算法,但增强效果一般。本文针对医学超声图像对比度低、噪声严重的问题,根据人眼的视觉特性,提出了基于非稳定度(NSD)原理的超声数据增强算法,该算法能够较好的突出图像边缘区域。通过实际超声数据的处理结果表明,该算法既能实现增强图像细节的目的,又能改善图像的对比度。首先,介绍了本课题的来源,系统地分析了国内外医学超声成像技术及图像处理技术的研究现状,阐述了研究超声图像增强处理对于超声诊断的发展的重要性和本课题的现实意义。同时也介绍了医学超声图像的相关知识,包括超声技术的发展,成像原理、超声设备的种类和图像的采集方式,分析了超声图像的特点,为后续超声数据的处理奠定基础。然后,重点介绍了本文的理论核心——非稳定度度量原理。简要的介绍了随机过程的各种概念及定义,利用随即过程中的理论基础,推导出基于非稳定度度量原理的实现算法,并对连续信号的阶跃变化进行检测。通过对模拟信号的仿真和对比,验证了该算法的准确性和优越性。最后,应用非稳定度实现算法对颈动脉超声图像进行增强,通过与原始超声图像的对比结果显示,该算法能够有效的改善图像的质量,突出边缘轮廓,使人眼更容易分辨。并且在经过增强处理后的图像中,通过设定适当的阈值,可以实现对颈动脉血管壁边缘的提取,这也说明了该算法能够提高计算机对增强后超声图像的识别能力。