基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑.pdf

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1、第37卷第3期电子与信息学报Vbl_37No．32015年3月JournalofElectronics＆InformationTechnologyMar．2015基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑付晓薇代芸陈黎田菁丁胜(武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065)f智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉4300651摘要：针对现有医学超声图像去斑方法的不足，该文提出一种基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑新方法。首先，将对数变换后的图像进行双树复小波变换(DTCWT1，并对信号与噪声分别建模；然后，提取复小波中子代与父代小波系数的实部，计算其局部熵并进行归一化乘积，结合量子

2、衍生理论得到用来调整信号与噪声出现概率的可调参数；最后，利用改进的双变量收缩函数获得去斑后的图像。通过实验，结果表明该方法与已有方法相比能够更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并保留细节信息。关键词：图像处理；局部熵；量子衍生；双树复小波变换；双变量收缩中图分类号：TN911．73文献标识码：A文章编号：1009—5896(2015)03．0560—07DOI：10．11999／JEIT140587Quantum-inspiredDespecklingofMedicalUltrasoundImagesBasedonLocalEntropyFuXiao—weiDaiYunChenLiTian

3、JingDingSheng(CollegeofComputerScienceandTechnology，WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430065，China)(HubeiProvinceKeyLaboratoryofIntelligentInformationProcessingandReal—timeIndustrialSystem，Wuhan430065，China)Abstract：Aimingatthelimitationofexistingmethodsforthemedicalultrasoundimagesdespec

4、kling，anovelquantum—inspireddespecklingmethodbasedonthelocalentropyisproposedforthemedicalultrasoundimages．Firstly，thelog-transformedimagesaredecomposedbytheDual-treeComplexWaveletTransform(DTCWT)，andthesignalandspecklenoisearemodeledseparately．Then，consideringthenormalizedproductsofthelocalentrop

5、yoftherealcomponentsextractedfromcoefficientsandtheirparents，theadjustableparameterisobtainedbythequantuminspiredtheorytoadjusttheprobabilityofsignalandnoise．Finally，themodifiedbivariateshrinkagefunctionisexploitedtoobtainthedespeckledimage．Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcanpreserv

6、edetailinformationeffectivelyandreducethespecklenoiseofmedicalultrasoundimageatthesametime．Keywords：Imageprocessing；Localentropy；Quantuminspired；Dual—TreeComplexWaveletTransform(DTCWT)；Bivariateshrinkage1引言自适应加权中值滤波[。】和最大后验概率fMaximumAPosteriori，MAP)[】估计等方法，但仍然存在图像由于超声图像成像过程中超声信号在体内的散对比度降低，边界易模糊等现象

7、。过去几年，人们射，图像会产生特有的斑点噪声，降低了超声图像提出大量去斑方法。文献『51提出斑点噪声抑制各向的质量。如何有效去除斑点噪声，增强医学超声图异性扩散滤波器(SpeckleReducingAnisotropic像质量和临床应用性的研究具有重要意义。Diffusion，SRAD)，此滤波器性能优于传统滤波器，早期的去斑方法研究主要采用线性滤波器进行一斑点抑制[1．1，这类方法能去除一定的斑点噪声，但能有效去斑的同