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斑点去噪文献资料
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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 -
基于血管内超声图像时空相关性的血流斑点去噪方法
血管内超声成像的优越成像方式使得它越来越广泛地被应用到冠心病的诊断和介入治疗中.但随着超声频率的提高,血流分子回波信号(即血流斑点噪声)也显著增强,这会降低管腔和管壁的对比度,加大医生辨别、测量管腔和斑块几何参数及物理参数的难度.我们提出了一种新颖的去噪方法,它利用血管内超声图像在时间、空间上的相关信息,即组织在时间、空间上的变化比血流小这一事实.实验结果表明该方法能显著地去除斑点噪声,增强管腔和管壁的对比度,更好地帮助医生区别血管壁和周围组织.
