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1、第27卷第2期计算机仿真2010年2月文章编号:1006-9348(2010)02-0221-05基于偏微分方程的医学超声图像降噪研究马荣飞(浙江经济职业技术学院,浙江杭州310018)摘要:提出一种将图像分解和几何分析相结合的算法去除超声图像中的斑点噪声。针对超声图像的斑点噪声为乘性噪声特性,将经典的ROF图像分解模型引入到适合于受乘性噪声污染的图像分解。超声图像经模型分解为轮廓部分、细节部分和噪声部分,然后对分解后的差值图像进行Ridgelet降噪,由于Ridgelet降噪克服传统小波分析方向性上
2、的不敏感的缺点,能很好地保持图像边缘。处理后得到的图像无论是在斑点噪声去除、细节保护方面都优于传统的非线性滤波器和小波分析方法。实验表明,算法是完全可行和有效的。关键词:图像降噪;偏微分方程;图像分解中图分类号:TP391文献标识码:BApplicationofPartialDifferentialEquationinMedicalUltrasoundImageNoiseReductionMARong-fei(ZheJiangEconomyTechnicalCollege,HangzhouZhejiang31001
3、8,China)ABSTRACT:Thepaperproposesadespecklingmethodcombingimagedecompositionandridgelettransformationdenoisingforremovingspeckleinultrasoundimages.Aspeckle-contaminatedimageissplittedintoacartooncomponentandacomponentcontainingtextureandnoise.Afterthat,ridgele
4、tanalysisisusedtoanalyzethecomponentcontainingtextureandnoise.Noiseremovalimageisobtainedbyaddingthecartooncomponentandtheinverse-ridgelettransformationcomponent.Simulationresultsindicatethattheproposedmethodisbetterthanotherspeckleremovalfilters,intermsofsuppre
5、ssingspeckleandpreservingimagedetails.Experimentalresultsrevealthatthisalgorithmiscompletelyfeasibleandeffective.KEYWORDS:Imagenoisereduction;Partialdifferentialequation;Imagedecomposition细节的同时去除斑点噪声,同时能使图像更清晰。1引言斑点噪声的去除对于基于区域的检测、分割和分类有近年来,超声成像技术成为了一种广泛应用、安全的医
6、利。基于保护边缘的斑点噪声滤波算法被用来改善受斑点学诊断技术。在成像原理上,超声成像技术是一种实时、无噪声污染的图像质量。在这方面,一些学者提出了不同的自放射性辐射、非侵入式技术,相对于X射线和MRI成像设[1][2]适应算法,最为广泛引用和应用的算法包括,Lee算法,备,超声成像设备的价格也比较低,对于标准的超声医学诊Frost算法[3]和GammaMAP滤波算法[4]。为了保护图像的断而言,对人体损伤很小。尽管在图像的信噪比和分辨率上细节,这些算法在图像的同质区域上能很好地抑制斑点噪不及其它方法,但是超声图像动态特
7、性好,目前超声心动图声,但是在滤波后图像的边缘上仍然有比较多的斑点噪声。是诊断心脏疾病和评价心脏功能的主要依据。然而,超声图本文提出了一种将图像分解和几何分析相结合的算法来去像经常受到斑点噪声的污染,斑点噪声是由于声波扩散和反除超声图像中的斑点噪声。射而引起的一种现象,这种噪声会影响医生的观察诊断效果和医学图像中的感兴趣区域的提取。因此,对于含有斑点噪2自适应算法与多尺度分析方法声的超声图像,降噪或者图像增强的目的就是在不损坏图像1)Lee滤波器Lee滤波器[2]具有在去斑的同时保持图像中边缘和特收稿日期:2008-
8、08-27修回日期:2008-12-22征点的功能。该滤波器设计是基于线性斑点噪声模型和最221小均方误差(MMSE)设计准则,该算法的输出可以用(1)式d=(i-i)2+(j-j)2s,ppp表示。K为衰减系数,(i,j)为像素点s的坐标值,(ip,jp)为像us=us+ks(us-us)(1)素点p。在同质区域kc2
