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改进的PM模型的医学超声图像去噪算法 被引量：3
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作者 晏满钰 文成玉 《成都信息工程大学学报》 2019年第6期600-605,共6页
为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型(PM模型)。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为... 为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型(PM模型)。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。 展开更多
关键词 各向异性扩散 扩散函数 图像处理 扩散方式 峰值信噪比 图像梯度 均方根误差 梯度值
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