基于小波域的各向異性擴(kuò)散醫(yī)學(xué)超聲圖像去噪研究.pdf

1、近年來,隨著超聲成像技術(shù)的發(fā)展,超聲成像逐漸成為醫(yī)學(xué)影像學(xué)中重要的診斷手段之一,但由于成像設(shè)備和成像原理等各方面的原因,將導(dǎo)致其成像結(jié)果會(huì)出現(xiàn)斑點(diǎn)噪聲的干擾。
　　醫(yī)學(xué)超聲圖像在成像過程中產(chǎn)生的與信號(hào)相關(guān)聯(lián)的乘性斑點(diǎn)噪聲,使超聲圖像的分辨率降低,嚴(yán)重影響了超聲圖像的質(zhì)量,其中最為主要的是使大量的細(xì)節(jié)信息丟失,圖像邊緣變得模糊,增加了信噪?yún)^(qū)分難度,對(duì)后續(xù)的醫(yī)療診斷和治療產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響。但是,在對(duì)數(shù)域中,醫(yī)學(xué)超聲圖像中的斑點(diǎn)噪聲可近

2、似地被認(rèn)為是高斯加性噪聲,因此,在對(duì)數(shù)域研究如何抑制超聲圖像的斑點(diǎn)乘性噪聲,具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文主要是基于各向異性擴(kuò)散算法來建立去噪模型的,考慮到小波變換系數(shù)的集中性,引入了小波變換來劃分同質(zhì)區(qū)域,提出了一種對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行分類的同質(zhì)區(qū)域劃分方法,通過提出一個(gè)魯棒性高的擴(kuò)散系數(shù),在計(jì)算梯度算子和拉普拉斯算子的計(jì)算中加入對(duì)角梯度信息,在算法中加入保真項(xiàng)等技巧,對(duì)斑點(diǎn)噪聲的各向異性擴(kuò)散算法進(jìn)行了改進(jìn),形成了一種有效的