各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用
医学超声图像是目前医学上使用最多的一种图像.医学超声图像在成像时不可避免地受到噪声污染,使得图像清晰度变差,从而影响图像分析的精度与结果.经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节,而医学图像的细节信号经常在临床诊断中起关键作用,因此,如何既能去除医学超声图像中的噪声,又能尽量保护图像细节,是医学超声图像去噪研究的主要热点问题之一. 近年来,偏微分方程(PDE)方法开始大量应用于图像处理,其高质量的处理结果已引起人们的广泛关注”1”.Perona和Mailik”2”首次用各向异性扩散方程(简称P-M模型),对图像进行处理,最大优点在于去噪的同时对图像的边缘具有很好的保护作用,得到的图像基本不会失真,各向异性扩散方程在去噪方面的研究引起了人们的极大兴趣,引发了关于图像处理的偏微分方程方法的研究热潮.本文还介绍了基于各向异性扩散模型的相干斑抑制模型.
各向异性扩散方程 医学超声 图像去噪
郭敏 马远良 朱霆
西北工业大学声学工程研究所,西安,710072;陕西师范大学计算机科学学院,西安,710062 西北工业大学声学工程研究所,西安,710072 第四军医大学西京医院超声科,西安,710032
国内会议
厦门
中文
187-188
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）