检索结果-南通市图书馆

一种基于深度学习的自适应医学超声图像去斑方法

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电子与信息学报 2020年第7期42卷 1782-1789页

作者：付晓薇杨雪飞陈芳李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室武汉430074 武汉科技大学校医院超声影像科武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训... 详细信息

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训练去斑模型并获得去斑后的图像。实验结果表明,该文较已有的方法,能更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并更多的保留图像细节。

关键词：超声图像深度学习多曝光融合框架乘性斑点噪声

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斑点噪声分布拟合的乳腺超声病灶分割方法

中国体视学与图像分析 2014年第2期19卷 103-111页

作者：杨谊喻德旷申洪南方医科大学广东广州510515

乳腺超声图像常存在斑点噪声,给自动分割带来了一定干扰。为了提升图像质量而进行的去噪操作可能导致病灶边界信息的损失。本文探索将噪声处理融合到分割中而提出新方法,采用统计特征概率分布形式描述乘性斑点噪声分布并融入水平集模型... 详细信息

乳腺超声图像常存在斑点噪声,给自动分割带来了一定干扰。为了提升图像质量而进行的去噪操作可能导致病灶边界信息的损失。本文探索将噪声处理融合到分割中而提出新方法,采用统计特征概率分布形式描述乘性斑点噪声分布并融入水平集模型,从而将图像去噪与目标分割结合成一个统一体,实现此类型噪声分布图像的高效自动分割。本文方法对人工合成图像分割得到了较好的效果,对真实乳腺超声图像病灶的分割测试实现了速度提升,在分割精度方法则显示出分化结果,通过分析原因指出探索性的改进措施。

关键词：水平集方法乘性斑点噪声概率密度分布乳腺超声病灶分割

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一种新的全变分块匹配声呐图像降噪算法研究

图学学报 2018年第6期39卷 1092-1097页

作者：徐慧朴朱莉娟大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026

乘性斑点噪声广泛存在于声呐图像中,严重影响图像质量,该噪声服从瑞利分布特性。为此,结合基于全变分算法与三维块匹配图像降噪算法(BM3D)设计思路,提出了一种新的全变分块匹配声纳图像降噪算法。首先对含噪声呐图像利用2-范数进行块匹... 详细信息

乘性斑点噪声广泛存在于声呐图像中,严重影响图像质量,该噪声服从瑞利分布特性。为此,结合基于全变分算法与三维块匹配图像降噪算法(BM3D)设计思路,提出了一种新的全变分块匹配声纳图像降噪算法。首先对含噪声呐图像利用2-范数进行块匹配分组;其次由于声呐图像模糊、纹理细节信息较少等特点,用全变分算法对分组后的图像块进行滤波降噪;最后对滤波后的图像块进行加权聚类得到降噪后图像。经过实验结果显示,该算法相对于经典的Lee滤波、Frost滤波、BM3D和全变分算法有更好的降噪效果。

关键词：声呐图像乘性斑点噪声全变分图像降噪块匹配

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医用超声图像有效去噪方法研究与仿真

计算机仿真 2013年第5期30卷 391-394页

作者：乔蕊侯燕周口师范学院计算机科学与技术学院河南周口466001

研究医用超声图像的去噪问题,保证去噪有效性。超声图像成像过程中,超声波到达器官组织散射回波信号会在超声图像中产生乘性斑点噪声,对图像质量造成破坏,传统的维纳滤波方法不能有效去除乘性斑点噪声保留图像细节信息,使超声图像去噪... 详细信息

研究医用超声图像的去噪问题,保证去噪有效性。超声图像成像过程中,超声波到达器官组织散射回波信号会在超声图像中产生乘性斑点噪声,对图像质量造成破坏,传统的维纳滤波方法不能有效去除乘性斑点噪声保留图像细节信息,使超声图像去噪有效性不高。为解决上述问题,提出阿尔法超声图像去噪方法,首先将超声图像进行分析和小波分解,发现超声图像的信号具有明显的非高斯特性且二维小波系数服从阿尔法分布,然后据阿尔法分布特点采用最小平均绝对误差准则的估计器去除超声图像中的噪声。仿真结果表明,改进方法能够有效去除超声图像中的乘性斑点噪声,且最大限度保留图像细节信息,保证超声图像去噪的有效性。

关键词：超声图像乘性斑点噪声小波分解

基于相位不对称的细节保持降噪算法在乳腺超声分割中的应用研究

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基于相位不对称的细节保持降噪算法在乳腺超声分割中的应用研究

作者：梅坤强上海交通大学

学位级别：硕士

乳腺癌是导致女性癌症死亡的主要原因,其治疗的关键是早期诊断。乳腺超声检查是目前筛查乳腺癌最理想的诊断方法之一,但是诊断高度依赖于医生对乳腺超声图像的阅读,所需时间长,工作量大。为了提高诊断效率,乳腺超声计算机辅助诊断(CAD)... 详细信息

乳腺癌是导致女性癌症死亡的主要原因,其治疗的关键是早期诊断。乳腺超声检查是目前筛查乳腺癌最理想的诊断方法之一,但是诊断高度依赖于医生对乳腺超声图像的阅读,所需时间长,工作量大。为了提高诊断效率,乳腺超声计算机辅助诊断(CAD)系统应运而生。由于组织边缘不清、形状不规则是乳腺癌的重要特征,因此乳腺超声边缘分割是CAD系统中最重要的一个环节。但是由于乳腺超声组织信号特征极不鲜明,和超声成像固有的乘性噪声混杂在一起,导致了乳腺超声分割目前还是一个临床难题。针对该问题,本文设计了乳腺超声图像斑点噪声去除及肿瘤分割算法。由于乳腺超声图像中的斑点噪声会严重降低分割精度,本文先提出了一种基于相位不对称的细节保持降噪算法来去除斑点噪声。本文采用基于局部相位信息的相位不对称来检测超声图像的边缘,得到每个像素点的边缘显著性,取值范围为0(没有边缘显著性)到1(预示这是一个非常显著的边缘点)。基于分数阶的各向异性扩散(fractional anisotropic diffusion,FAD)模型在图像平滑区域能有效去除噪声,而分数阶的全变分(fractional total variation,FTV)模型能很好地保护图像边缘,本文综合使用了FAD模型和FTV模型来取得降噪和边缘保护的平衡。克服传统FAD模型仅仅使用梯度信息来调节扩散系数导致低对比度边缘被破坏的缺点,本文提出利用梯度信息和边缘显著性来共同调节扩散系数,这样可以保护好低对比度的边缘。此外,克服传统FAD降噪模型会降低边缘对比度的弱点,本文采用自适应的分数阶来特异性地增强边缘特征。基于上述设计,本文提出的降噪算法在去除斑点噪声的同时很好地保护了图像边缘。基于边缘获得有效保护的优点,图像中其它细节特征也会得到令人满意的保护。本文进一步提出了改进的乳腺超声分割算法,该算法首先进行降噪、对比度增强和灰度衰减等预处理步骤。其中降噪采用上述超声降噪算法来去除斑点噪声,对比度增强是通过限制对比度的自适应直方图均衡化来提高肿瘤区域的对比度,而灰度衰减利用高斯函数来衰减非肿瘤区域像素点的灰度。然后,本文提出标记符控制的分水岭改进算法有效分割乳腺超声图像中的肿瘤区域,得到一系列潜在的肿瘤边缘。最后,本文采用平均径向导数对潜在边缘进行评估从而选出最终的肿瘤边缘。本文对提出的超声降噪算法和乳腺超声分割算法进行了性能对比实验。实验结果表明本文提出的超声降噪算法不仅可以去除斑点噪声而且很好地保护了超声图像特征,尤其是细节特征。与其它主流的乳腺超声分割算法相比,本文的乳腺超声分割算法具有最高的肿瘤分割精度。

关键词：乳腺超声图像乘性斑点噪声斑点降噪相位不对称分数阶微分肿瘤分割分水岭

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融合图像恢复的遥感数据变分分割方法研究

青岛大学学报（自然科学版） 2020年第4期33卷 1-8页

作者：田佑仕黄宝香姜涛李亚静青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 海军91033部队青岛266034

由于合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的乘性斑点噪声,导致在使用现有的变分分割方法进行SAR图像分割时无法得到理想的结果。为此,设计了针对SAR图像斑点噪声的数据项,并将其引入到SAR图像分割中,提出了一种新的融合乘性噪声去除的SAR... 详细信息

由于合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的乘性斑点噪声,导致在使用现有的变分分割方法进行SAR图像分割时无法得到理想的结果。为此,设计了针对SAR图像斑点噪声的数据项,并将其引入到SAR图像分割中,提出了一种新的融合乘性噪声去除的SAR图像分割模型,然后采用交替方向乘子法(ADMM)对其进行了有效地求解。在多幅合成图像和真实SAR图像上开展的实验表明,该方法具有良好的抗噪性,能够获得更准确的分割结果。

关键词： SAR图像分割乘性斑点噪声变分水平集方法 Gamma分布 ADMM方法

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一种基于NSCT变换的SAR图像去噪方法

一种基于NSCT变换的SAR图像去噪方法