【摘 要】
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在超声医学图像斑点噪声处理过程中,SRAD算法易受噪声梯度的影响。为此,提出一种基于自适应加权的SRAD-高斯金字塔联合优化模型。以最小的迭代次数去除超声图像中的斑点噪声,
【基金项目】
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四川省应用基础研究计划基金资助项目(2011JY0060);西南石油大学校级预研基金资助项目(2010XJZ167)
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在超声医学图像斑点噪声处理过程中,SRAD算法易受噪声梯度的影响。为此,提出一种基于自适应加权的SRAD-高斯金字塔联合优化模型。以最小的迭代次数去除超声图像中的斑点噪声,利用优化的高斯金字塔模型对原始图像重新融合,计算8个不同扩散方向和中心的相似度,并分别赋予相应权重。实验结果表明,在保存图像纹理的同时,该模型能较好地抑制噪声、加快处理速度。
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