基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法
Local variance based anisotropic diffusion denoising method for ultrasonic image作者机构：中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049
出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期：2013年第33卷第9期
页 面：2599-2602页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：四川省科技支撑计划项目(2009SZ0214 2011GZ0171)
主 题：各向异性扩散 超声图像 斑点噪声 局部方差 图像去噪 特征保留
摘 要：针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。
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