非下采样Contourlet变换的超声图像自适应阈值去噪方法
根据超声图像乘性斑点噪声模型以及非下采样Contourlet子带系数的统计特性,提出了一种改进的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的斑点噪声抑制算法.该算法通过把对数变换后的超声图像的NSCT子带系数模型化为广义高斯分布(GGD),给出一个改进的自适应BayesShrink阈值,用软阈值函数处理来实现超声图像的去噪处理.实验结果表明,相比于已有的基于小波和基于NSCT的BayesShrink阈值去噪法,在去噪性能和视觉效果上,本文算法都有明显的提高和改善,并且有效地保持了原始图像的边缘和细节信息.
超声图像 图像去噪 贝叶斯阈值 Contourlet变换
李磊 曹旭辉 白培瑞 何寒芳
山东科技大学电子通信与物理学院,青岛 266590
国内会议
珠海
中文
86-92
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）