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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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基于Contourlet变换和非线性扩散的IVUS图像去噪
血管内超声(IVUS)图像的分割对于动脉粥样硬化疾病的研究和介入治疗具有重要的意义,但由于其自身存在斑点噪声,从而严重影响图像自动分割的准确性和速度.提出一种基于Contourlet变换和非线性扩散的斑点去除算法(CTND);利用自适应的对比度因子,在Contourlet域直接对IVUS图像各方向子带进行非线性扩散滤波,而不需要同态处理.实验结果表明,这种算法在保持IVUS图像强、弱边缘的同时,能有效地去除斑点噪声,并为图像外膜的提取奠定良好的基础.
关键词： Contourlet变换 IVUS图像 各向异性扩散 斑点去噪 -
超声乳腺肿瘤图像的边缘提取
目的 探求乳腺肿瘤超声图像的边缘提取.方法 广义梯度矢量流Snake模型已经成功地用于噪声相对比较小的CT、MRI等医学图像,然而乳腺肿瘤超声图像对比度低,斑点噪声大,很难将该模型直接应用于乳腺肿瘤超声图像.本文针对乳腺肿瘤超声图像的特点如图像对比度低,斑点噪声大,部分边缘缺失,肿瘤内部微细结构分布复杂(如血管,钙化灶等),特别恶性肿瘤还具有复杂形状等,采用相应的图像处理技术如非线性各向异性扩散滤除斑点噪声,形态学滤波器平滑图像,直方图均衡化提高图像的对比度,后将该模型引入到乳腺肿瘤超声图像边缘提取.结果 实验对158例乳腺肿瘤超声图像进行边缘提取,定量和定性分析均获得满意的结果.结论 本文方法可以有效地用于超声乳腺肿瘤图像的边缘提取.
关键词： 超声图像 边缘提取 各向异性扩散 GGVF Snake -
基于平均曲率流活动轮廓模型的超声医学图像边缘提取
目的 改进外部力场以提高梯度矢量流(gradient vector flow, GVF)活动轮廓模型在超声斑点噪声环境下的边缘提取的稳定性和准确性.方法 用角点判断函数和梯度控制函数调节平均曲率流(mean curvature vector flow, MCVF)扩散和各向异性扩散程度,生成新的外部力场,引导活动轮廓模型实现边缘提取.结果 通过二值加噪图像和心脏超声图像的实验,验证了该方法的捕捉范围和处理噪声方面优于GVF.结论 本文提出的边缘提取结果在超声医学图像方面鲁棒性强、初始化范围大、弱化噪声,同时能够保留边界以及尖角点,是适用于超声医学图像边缘提取的方法.
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基于各向异性扩散的超声医学图像滤波方法
目的将各向异性扩散方法应用于超声医学图像的去噪处理.方法采用基于各向异性扩散的偏微分方程,其初始值为输入图像,转化为差分格式迭代求解滤波结果,并通过修改方程中的噪声比例函数使方程更加适用于超声医学图像的滤波.结果通过与其他3种传统滤波方法比较,修正系数后的各向异性扩散滤波方法能够较好地平滑图像的噪声,并且图像的边缘和细节部分依然清晰可见.结论各向异性扩散方法是一种去除超声图像Speckle噪声的有效方法,为超声医学图像的滤波开辟了一条新途径.
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基于EM算法参数估计的各向异性扩散超声图像的去噪
目的 提出一种各向异性扩散滤波器的扩散参数选取方法,提高滤波器的灵活性和稳定性.方法 使用二状态的瑞利、高斯混合分布对超声图像灰度分布进行拟合,并采用期望值大化(expectation maximization,EM)算法实现混合分布的分解;根据分解结果预测图像中斑点噪声均匀分布的区域;通过对均匀区域统计特性的分析获取各向异性扩散的扩散参数.结果 通过与两种改进扩散参数选取的滤波方法对比,基于EM算法的混合分布分解能够准确地估计扩散参数,使滤波结果在噪声消除和边缘保持上达到有效的平衡.结论 基于EM算法参数估计的各向异性扩散是一种有效的超声图像去噪方法.
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MR扩散张量成像在骨骼肌肉系统中的研究进展
DTI作为目前惟一可以评价活体组织各向异性扩散情况的技术,广泛应用于神经系统的研究,其临床应用价值已经得到充分肯定[1].随着研究的拓展,DTI已被应用于骨骼肌肉系统的研究[2-8],初步研究结果表明其有着巨大潜在应用前景.笔者就DTI在骨骼肌肉系统中的研究进展予以综述.
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基于各向异性扩散的DTI图像恢复
为了消除扩散加权图像中广泛存在的莱斯噪声,采用了各向异性扩散方程--P&M扩散方程.采用不同形式ψ函数的P&M扩散方程进行了图像恢复,并进行了除噪性能比较.基于蒙特卡罗的模拟仿真实验和基于真实数据的实验结果表明:倒数形式ψ函数的P&M扩散方程在较广泛的信噪比范围内,具有更好的去噪性能.
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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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偏微分方程(PDEs)在医学图像增强中的应用
介绍了偏微分方程在医学图像增强处理中的应用和各种不同模型的基本思想,发展历史及特点,主要阐述了一致增强性扩散模型在医学图像增强中的应用,矩阵的定义方法.理论和实验结果表明,应用偏微分方程模型进行图像处理是一种有效的工具.
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低场核磁共振信号降噪方法研究进展
目的:低场核磁共振技术是近年来迅速发展起来的一种新技术,被广泛应用在食品安全、油气勘探、纺织化工、生物医药等各种领域.但由于低场核磁共振背景磁场强度低,信号微弱,信噪比较低.本文目的在于抑制低场核磁共振中的噪声,提高信噪比.方法:目前用于低场核磁共振的降噪方法还不是很多,本文主要介绍了三种降噪方法,双边滤波、基于偏微分方程的各向异性扩散方法和基于平稳小波变换的阈值滤波.结果:双边滤波既考虑像素点的空间相近度又顾虑到亮度相似度,达到了平滑滤波和边缘保持的效果；偏微分方程各向异性扩散方法在图像平滑区域增大扩散系数,在边缘区域减小扩散系数,对边缘保留起到了很好的效果；平稳小波变换具有平移不变性,去除了伪Gibbs现象,边沿对齐和改进的阈值函数都提高了降噪效果.结论:本文的三种降噪算法都是在以前学者提出的方法基础上作出了改进之后用于低场核磁共振系统,并且都取得了很好的效果.本文又综述了评价降噪效果的客观指标PSNR,RMSE和SSIM.
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磁共振扩散张量成像扩散椭球面积的简化计算方法
目的:提出一种可以精确计算磁共振扩散张量成像扩散椭球表面积的方法.方法:根据理想扩散椭球是旋转椭球及扩散张量矩阵均正定,可将三轴椭球校正为旋转椭球,进而由A.M.Legendre公式推出计算扩散椭球表面积的简化公式.分别利用A.M.Legendre、Knud Thomsen及本文提出的方法计算四种扩散椭球的表面积以评价本文方法的可行性.结果:对于旋转椭球,本文所提方法的计算结果与A.M.Legendre方法的结果一致.结论:本文所提方法计算量较小,可以精确地计算扩散椭球表面积.
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各向异性扩散的迭代停止时间问题研究
各向异性扩散在抑制噪声与保留边缘方面具有良好的性能,它实际上是一个微分迭代的过程,一个重要问题是这种迭代过程何时停止.根据原始图像与噪声的相关信息,应用小均方误差、信噪比与相关系数小原则确定微分停止时间.并应用信息论中的熵与互信息,提出了一种基于互信息的微分停止原则.通过实验验证各种微分停止原则的性能,并讨论了它们各自的特点与适用条件.
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超声医学图像非线性滤波算法研究进展
超声医学成像方法具有实时、无创、方便等优点,在临床上得到了广泛的应用.但由于超声医学成像机制的限制,超声医学图像质量不高.对图像进行滤波就是为了提高人眼和计算机对图像细节的识别能力.本研究讨论了应用于去除超声医学图像斑点噪声的非线性滤波算法的研究现状及其特点,重点介绍了基于中值滤波、小波变换、扩散方程的滤波方法,并把相关算法应用于超声医学图像的处理,直观地比较了各种滤波器的性能.后展望了超声医学图像非线性滤波算法的发展方向.
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超声医学图像滤波和对比度增强新方法
较低的对比度和独有的speckle噪声是影响超声医学图像质量的主要原因,本研究利用各向异性扩散滤波,在去除图像中大量噪声的同时,计算滤波过程中图像信息的丢失,从而得到对比度增强模型中的对比度函数,并利用对比度增强模型达到图像对比度增强的目的.实验结果表明,与滤波后的直方图均衡化后结果相比,不仅能够有效地去除图像中的噪声,也能明显提高图像对比度.因此,本文方法是提高超声医学图像质量的一种有效途径.
