【摘 要】
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提出一种自适应选取各向异性扩散滤波器扩散参数的方法,以提高滤波器的有效性和稳定性。首先,使用最大类间方差二值化算法确定超声图像的最优二值化阈值,并将该阈值作为区域
【机 构】
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复旦大学电子工程系,云南大学电子工程系,复旦大学附属华东医院超声科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61271071,No.11228411);国家科技支撑计划资助项目(No.2012BAI13B02)
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提出一种自适应选取各向异性扩散滤波器扩散参数的方法,以提高滤波器的有效性和稳定性。首先,使用最大类间方差二值化算法确定超声图像的最优二值化阈值,并将该阈值作为区域均匀性标准对超声图像进行四叉树分解。然后,按从大到小的顺序从分解结果中取出所有当前最大分块,根据最优同质区域分块判决依据进行优选。最后,使用最优同质区域选取结果计算扩散参数,对超声图像进行各向异性扩散滤波。结果表明,本方法优于斑点降噪各向异性扩散(SRAD)和细节保留各向异性扩散(DPAD)两种典型的自动选取扩散参数方法,能在显著减少运算时间的同时使平均图像佳数较前两种方法分别提高0.029和0.129。本方法避免了对人工同质区域选取的依赖,可准确计算扩散参数,在噪声消除和边缘保护上达到有效的平衡,是一种有效的超声图像降噪方法。
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