【摘 要】
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针对超声图像散斑噪声，提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染，采用Jain提出的噪声模型，完成对数化后的小波变换，假设小波系数服
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,东北电力大学自动化工程学院,东北电力大学校医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41076060);东北电力大学博士科研启动基金(BSJXM-201001);东北电力大学2011年度研究生创新基金(15)
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针对超声图像散斑噪声，提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染，采用Jain提出的噪声模型，完成对数化后的小波变换，假设小波系数服从广义高斯分布，估计各尺度的贝叶斯阈值，利用改进的阈值函数处理各小波系数。所用改进阈值函数较软阈值函数有更好的连续性且不易丢失小波系数。处理医学超声图像和声纳超声图像的结果表明，较之以往的去噪方法，该方法在去除噪声的同时能较好的保留边缘及细节特征。
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