基于自适应阈值的curvelet医学超声图像去噪算法.pdf

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1、r1U文章编号：167I-7104(2014)06·0398-04基于自适应阈值的curvelet医学超声图像去噪算法【作者】庄哲民’．姚伟克。杨金耀．李芬兰’．袁野’1汕头大学电子工程系汕头市5150652汕头市超声仪器研究所有限公司．汕头市．515000【摘要】传统的超声图像去噪算法在抑制斑点噪声的同时．会丢失图像中的大量细节和微弱的边缘信息。该文基于curvelet变换提出一种新的自适应阈值去噪声算法该算法利用各层curvelet系数局部方差在超声图像纹理与平滑度的差异．分别定义模糊区域和隶属度函数．并根据隶属度函数确定相关curvelet系数的自适应阈值．通过该阈值实现对超声图像的去噪

2、。实验测试表明．该方法在保留原有图像细节信息的基础上有效地降低了超声图像的斑点噪声极大地提升B超仪器的性能。【关键词】超声图像：斑点噪声：去噪：curvelet变换：自适应阈值【中图分类号lTP391．41【文献标志码】ACurveletDenoisingAIgorithmforMedicaIUItrasoundImageBasedonAdaptiveThreshold【Wr_ters】ZhuangZhemin’，YaoWeike’，YangJinyao，LiFenLan’。YuanYe’1DepartmentofElectronicEngineering．ShangtouUniversity

3、，Shangtou．5150652ShantouInstituteofUItrasonicInstrumentsCO．Ltd．，Shangtou。515000【AbstractlThetraditionaldenoisingalgorithmforultrasoundimageswouldlostalotofdetailsandweakedgeinformationwhensuppressingspecklenoise．Anewdenoisingalgorithmofadaptivethresholdbasedoncurvelettransf0rmisproposedinthispaper．T

4、healgorithmutilizesdiferencesofcoefficients‘localvariancebetweentextureandsmoothregionineachlayerofultrasoundimagetodefinefuzzyregionsandmembershipfunctions．Intheend，usingtheadaptivethresholdthatdeterminebythemembershipfunctiontodenoisetheultrasoundimage．Theexperimentaltextshowsthatthealgorithmcanre

5、ducethespecklenoiseeffectivelyandretainthedetailinformationoforiginalimageatthesametime，thusitcangreatlyenhancetheperformanceofBultrasoundinstrument[Keywords】ultrasoundimage，specklenoise，denoising，curvelettransform，adaptivethreshold■引言现，斑点噪声是一种与图像信号无关的乘性噪声，其超声诊断相较于其它的医学影像诊断，具有简存在使得超声图像信噪比低，图像变得模糊不清。

6、斑单、安全、有效、重复性强、价格低等特点，因此超点噪声主要分布在高频部分，而超声图像的一些重要声诊断已经成为医学临床诊断的重要手段之一。在超特征信息如边缘、纹理等细节信息也是位于高频部声成像中，当人体组织的结构尺寸与入射超声波波长分，传统滤除高频部分噪声的方法大多针对的是加性相近或小于波长时，超声束发生散射，相位不同的散噪声，会对图像的相关细节信息造成破坏，并不适用射回波相互干涉产生斑点噪声，以至于图像对比度于超声图像去噪。因此针对超声图像去噪具有的特殊低，给超声图像的后期处理带来很大的困难⋯。由于性与难度，在进行相关去噪的同时应尽可能地保留图在超声诊断中主要依靠丰富经验的医生靠肉眼来对超像边

7、缘信息，在不降低图像的分辨率的前提下，最大声图像进行判断，然而B超图像中的斑点噪声不仅降限度的抑制斑点噪声是超声图像去噪的目标。低超声图像中进行病灶分割和匹配的速度与准确率，现有去除斑点噪声的算法大体分为三类：一是空而且严重影响医生对正常和病变组织的识别能力。间域局部统计滤波算法(Lee滤波和Kuan滤波)】，由于超声图像噪声主要是以斑点噪声的形式出该类算法主要是基于中心像素及周围像素的统计关系进