基于非局部均值濾波的超聲圖像及圖像序列去噪.pdf

1、醫(yī)學(xué)超聲具有對人體無損害、便捷、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，在臨床診斷、治療及手術(shù)導(dǎo)航等方面有著非常廣泛的應(yīng)用。然而，由于超聲成像的相干特性，圖像中存在斑點(diǎn)噪聲，該噪聲會掩蓋圖像中的重要細(xì)節(jié)信息，降低人體軟組織中正常組織和病變組織的對比度，這些不利因素給超聲圖像邊緣檢測、圖像分割及圖像配準(zhǔn)等后續(xù)處理工作帶來了困難。抑制超聲圖像序列中的斑點(diǎn)噪聲可改善圖像質(zhì)量、增強(qiáng)圖像中與診斷有關(guān)的特征信息。因此，研究有效的超聲圖像降噪算法具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義

2、。
　　 超聲圖像中的噪聲主要為乘性斑點(diǎn)噪聲，與組織結(jié)構(gòu)信息相關(guān)。經(jīng)典的超聲圖像濾波方法，如各向異性擴(kuò)散濾波方法、the squeeze box ?lter（SBF）、偏微分方程等方法無法較好地濾除斑點(diǎn)噪聲。非局部均值算法是近年提出的一種新的圖像濾波算法，能夠很好地保護(hù)圖像邊緣和紋理信息，但是該方法運(yùn)行速度慢，而且濾波后的圖像上可能產(chǎn)生偽影。本論文針對上述缺點(diǎn)，提出了基于幾何矩的快速非局部均值算法。論文首先，提出了基于幾何矩的非

3、局部均值算法。幾何矩修改了原來的相似度測度，能夠找到更多的相似圖像。并對不同階數(shù)的幾何矩做了一些比較，找到能夠獲得較好結(jié)果的幾何矩階數(shù)。其次，提出了基于零階矩和塊恢復(fù)的快速非局部均值算法，大大縮短了非局部均值算法運(yùn)行時(shí)間，并將其應(yīng)用到超聲圖像處理。最后，提出了基于局部和非局部均值混合算法，該方法能夠有效去除乘性噪聲，并應(yīng)用到視頻序列去噪中。
　　 模擬及實(shí)際圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果的圖像評價(jià)參數(shù)值(PSNR、MSSIM、ENL)表明本文提出