医学超声设备具有价格低廉、实时性高、无辐射等优点,在人体病理检查中得到了广泛的应用。随着医学技术的进步,医学超声图像在医学临床诊断和治疗方面发挥着越来越重要的作用。超声图像由于自身成像原理的局限性,存在分辨率低、图像斑点噪声密度高等缺点,阻碍了医生对患者病理特征的分析和计算机技术对超声图像特征的提取。而且传统的医疗超声设备体积庞大,移动不方便,在某些紧急情况下很难发挥其功能。针对超声图像中的散斑噪声密度问题,提出了一种基于多方向统计特性的超声图像去噪算法。该算法对噪声性质进行了研究,并利用对数变化将转换原始超声图像噪声性质。然后通过多尺度变换对图像进行分解,得到多个高频子带和一个低频子带,并利用梯度域引导滤波处理低频子带以达到降低噪声和保留图像细节信息的目的,利用高频信号中不同方向子带的特性确定合适的阈值,然后优化收缩函数,在保留细节信息的前提下有效地降低高频子带区域的噪声,经过逆多尺度变换得到降噪图像。在算法对比试验中,采用医院临床超声影像科的超声诊断系统LOGIQ S8 XDclear 2.0+采集到的具有理想斑点抑制效果的图像作为实验数据,噪声方差在0.03、0.04、0.05的数据集上PSNR/SSIM分别提升到了32.3931/0.92015、31.8764/0.90490、31.24685/0.893075,从主观视觉效果和客观指标进行综合分析,降低图像噪声的同时,保留了细节信息。所改进算法的去噪效果优于所对比的算法。针对超声图像清晰度低、对比度低的问题,提出一种基于能量分布特性的改进限制对比度直方图均衡化超声图像增强算法。通过统计超声图像的能量变化特征来对图像的灰度级进行限制。该算法利用限制对比度直方图均衡化算法对超声图像进行预增强处理。然后对超声图像中的能量变化进行分析,代入S型曲线方程计算。将计算结果进行归一化。最后,将计算结果作为预增强图像的权值,得到最终的增强图像。增强算法在医院临床超声影像科的数据集的基础上,信息熵和平均梯度指标值分别提升到了7.0105和6.9850。相比于所对比的算法具有更好的视觉效果。本文在研究超声图像去噪算法和超声图像增强算法的基础上,根据算法的特点以及设备的实际情况,在移动平台上完成了超声图像处理功能代码的编写,为用户提供便携的实时超声图像去噪和增强处理结果,解决了超声检测设备体积庞大的问题,提升图像的对比度和清晰度,增强超声图像的视觉效果。