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基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法 被引量：3
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作者 方宏道 周颖玥 林茂松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期848-853,872,共7页
超声成像是现代医学影像学最重要的诊断技术之一。然而,由于乘性斑点噪声的存在,使得超声成像的发展受到了一定的限制。针对这种问题,提出了一种贝叶斯非局部平均(NLM)滤波算法的改进策略。首先,运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑... 超声成像是现代医学影像学最重要的诊断技术之一。然而,由于乘性斑点噪声的存在,使得超声成像的发展受到了一定的限制。针对这种问题,提出了一种贝叶斯非局部平均(NLM)滤波算法的改进策略。首先,运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑点噪声模型的非局部平均滤波器,由此引出了两种图像块之间距离计算的方式——Pearson距离和根距离;其次,为了减轻计算负担,在非局部区域中选取相似图像块时采用图像块预选择的方式来加速算法;另外,根据多次实验,总结出了一种滤波参数和噪声方差的关系,实现了参数的自适应;最后,利用Visual Studio和OpenCV实现了算法,使得程序的运行时间大幅缩短。为了评估所提算法的去噪性能,在幻影图像和真实超声图像上进行了实验,结果表明:与现有的一些经典算法相比,该算法在去除斑点噪声的表现上有很大提升,并且在保留图像边缘和结构细节方面取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 乘性斑点噪声 Pearson距离 根距离 块预选择 参数自适应
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