現代獸醫影像通過獸用B超圖像提供了患病動物的大量病理信息，在獸醫臨床上被廣泛應用，特別是獸用B超超聲診斷成像儀器，其在獸醫臨床上的作用不可替代。但是
獸用B超圖像的質量幾乎是醫學影像中***差的，所以為了獸醫更好的診斷，對其圖像的增強工作顯得尤為重要。
近年來，隨著對獸用B超圖像研究深度的逐漸升級，人們對灰度變換、直方圖均衡化、中值濾波這些傳統的獸用B超圖像增強方法已經有了深入的研究。但隨著科技的進步，一些傳統的增強方法已經不適用于復雜的動物病理獸用B超圖像了，一些模式固定的增強方法正在逐步被取代，新興的如模糊增強
等方法正在引起眾多研究人員的注意。目前在國內，一些成功應用在數字圖像增強領域中的時下比較熱門的增強方法，比如直方圖局部均衡化，Sobel算子與Canny算子相結合的邊緣檢測，經典的Pal和King模糊增強算法，基于小波的獸用B超圖像增強等，都受到一致推崇；在國外，還有好評如潮的Curveletllg變換等等，這些方法在獸用B超圖像處理上的應用前景還有待發掘。
有人主要根據獸用B超圖像的特點，在基于灰度級的模糊增強方法基礎上，加入了自動閾值選取算法，并且把二者結合運用，使獸用B超圖像處理更方便、人性化。
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