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基于幂次变换的自适应超声医学图像去噪算法
目的 探求一种有效地去除噪声又能很好地保留超声医学图像高频细节信息的去噪算法.方法 提出一种基于幂次变换的自适应超声医学图像去噪算法,该算法主要是对大于阈值的小波系数进行幂次变换,使处理后的小波系数尽可能地接近原始小波系数,并能很好地保留小波系数的连续性.结果 实验结果表明,噪声较小时,该算法方差较小,并且视觉效果优于软阈值算法.结论 该算法有效地实现了对超声医学图像斑点噪声的自适应抑制,在噪声较小时,能很好地去除噪声,并保留高频细节信息.
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Xview磁共振图像处理技术在超声成像中的应用
导言超声成像中的斑点噪声是一种内在的成像伪影.斑点噪声是一种随机的"米粒状"结构,使得超声图像显示的组织结构变得模糊.为了说明这是一种使图像变"脏"的现象,图像斑点往往被描述为"噪声".当反射体的间距小于超声系统的高分辨率时,超声回波间的多种相互作用就会产生斑点噪声,并由此降低了图像的空间分辨率和对比分辨率,使得相应的解剖结构变得模糊不清.由于斑点噪声降低了原始信息量并使图像的质量和可读性下降,对降低或者消除斑点噪声的研究变成了超声系统设计者非常重要的工作.
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基于各向异性扩散的B超图像去噪
提出了一种基于各向异性扩散方程的B超图像斑点噪声抑制的算法.斑点噪声是由超声成像机制引起的固有噪声形态,它对B超图像的特征提取、识别和分析带来极大困难.特别是对于边缘提取,斑点噪声使得传统的提取算法几乎都无法取得理想的效果.各向异性扩散方程是一种能有效抑制斑点噪声的算法,本文针对原始算法中扩散系数过饱和的问题以及斑点尺度系数选择的不足,提出了改进的方法,从而在抑制斑点噪声的同时保留甚至增强B超图像中的边缘细节信息,为下一步的边缘提取提供了有效保障.
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浅表组织超声图像的均衡化处理
均衡化算法可有效降低超声图像采样点间的相关性,提高斑点噪声的抑制效果.但根据在体图像获取均衡滤波器参数的计算量大,不利于实时实现.针对浅表超声图像,本研究提出一种效果明显同时避免大量实时计算的均衡化方法.基于射频图像成像模型,分析超声体模回波信号频谱,滤除组织反射函数频谱成分,获得点扩散函数(PSF),构建均衡滤波器,分析其用于浅表组织超声图像的均衡化处理效果.通过超声体模获取参数的均衡滤波器用于浅表超声图像,可以有效降低采样点间的相关性,预处理后的去斑滤波效果相较于直接滤波,信噪比提高约19.2％,图像去斑效果得到提高.对于浅表超声图像,可以通过超声体模预先获取均衡滤波器参数,从而减少去斑过程的计算量,容易实时实现.
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一种新的超声图像斑点噪声抑制方法
斑点噪声是超声图像中固有的噪声.现有的用于斑点噪声抑制的自适应滤波方法、小波软阈值方法及小波域内细节抛弃法在去除噪声的同时,不同程度地丢失了一些图像细节.针对这一问题,本文提出了一种新的结合自适应中值滤波和小波软阈值处理的超声图像斑点噪声抑制方法.对计算机仿真图像及超声图像进行处理的结果表明,本文提出的新方法在有效去除斑点噪声的同时,很好地保留了图像的细节,优于上述的其他方法.
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小波变换在消除超声成像噪声中的应用
小波分析是目前国际上公认的性能优良的信号时-频分析工具,其多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,因此很适合于对二维图像信号进行处理.本文针对肝脏超声成像中因相位不同的散射回波相互干涉而产生的斑点噪声,利用小波变换对其进行消噪处理.处理结果显示此方法能达到较好的消噪效果.
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基于自适应阈值的curvelet医学超声图像去噪算法
传统的超声图像去噪算法在抑制斑点噪声的同时,会丢失图像中的大量细节和微弱的边缘信息.该文基于curvelet变换提出一种新的自适应阈值去噪声算法,该算法利用各层curvelet系数局部方差在超声图像纹理与平滑度的差异,分别定义模糊区域和隶属度函数,并根据隶属度函数确定相关curvelet系数的自适应阈值,通过该阈值实现对超声图像的去噪.实验测试表明,该方法在保留原有图像细节信息的基础上有效地降低了超声图像的斑点噪声,极大地提升B超仪器的性能.
关键词： 超声图像 斑点噪声 去噪 curvelet变换 自适应阈值 -
一种新型的超声图像斑点噪声抑制算法
针对斑点超声图像用传统的提取算法很难取得理想的效果,该文提出了一种基于各向异性扩散方程的超声图像斑点噪声抑制算法,新算法结合了鲁棒估计并考虑了斑点噪声特性,在有效抑制斑点噪声的同时具有更佳的鲁棒性,从而更好地保留甚至增强边缘细节信息.进而又提出了一种自动计算斑点尺度系数的方法,减少了人为因素的影响,提高了算法的稳定性.
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医学超声图像三域滤波去噪算法
针对视频格式的医学超声图像序列,提出了一种同时利用空间域.灰度域和时间域的相关信息的三域滤波算法.首先对每一帧图像,充分利用空间域和灰度域的相关信息构建自适应邻域.接着进行空间域和灰度域加权滤波.后利用相邻帧之间的时域相关性进行时域加权滤波.三个域的滤波均采用高斯核函数加权.从而减小了滤波结果对阈值选取的敏感度.提高了算法的稳定性.实验结果表明,三域滤波算法能有效地抑制图像中的噪声,并保留边缘细节.有利于图像的特征提取.识别和分析.
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超声医学与工程的近展
近年来医学超声在某些原理、技术与临床应用方面又有新进展.分述如下:I.原理与技术1.超宽带超声:目的为使空间分辨力尽量提高;斑点噪声尽量降低;并进一步提高超声造影的质量.研制了双层复合式换能器.于常规的压电陶瓷(PZT)晶片前方覆盖薄层压电有机薄膜(PVDF).PZT晶片用于超声发射(f0);PVDF则专用于回声接收.在模拟实验中,极易获得2f0、3f0、4f0……至10f0及＞10f0的回声.于4f0的图像己甚细洁;佳为9f0成像.而综合f0+2f0+……+9f0的信息成像效果更好.
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基于小波的医学超声图像斑点噪声抑制方法
斑点噪声是超声图像中固有的噪声.本文提出了一种新的去除斑点噪声的方法,这种方法结合中值滤波和多尺度非线性小波软阈值的优点,首先把原图像进行对数转换,然后把对数转换后的图像进行中值滤波处理,从而把转换后的图像分成两部分,对每一部分进行小波分析,假设小波系数服从广义高斯分布(GGD),利用小波系数的统计特性估计出各个部分各个尺度的阈值,后用软阈值方法对上述两部分分别去噪.实验结果表明,本文提出的方法在有效去除斑点噪声方面,优于中值滤波,维纳滤波和多尺度非线性阈值算法(MSSNT-A).
