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1、醫(yī)學(xué)超聲成像安全無(wú)創(chuàng),實(shí)時(shí)高效,低成本,是一種被臨床廣泛采用的醫(yī)學(xué)成像方式。隨著超聲技術(shù)的發(fā)展,眼科超聲診斷儀也成為獨(dú)特的分支。其中,超聲生物顯微鏡(Ultrasound Biomicroscopy,UBM)對(duì)于眼前節(jié)的成像優(yōu)于傳統(tǒng)眼科診斷儀器。但是超聲圖像中存在一種特殊的噪聲,即斑點(diǎn)(speckle)噪聲,它是在產(chǎn)生超聲圖像過(guò)程中伴隨產(chǎn)生的。斑點(diǎn)噪聲不同于一般的圖像噪聲,它屬于乘性噪聲,且很大一部分屬于高頻部分。斑點(diǎn)噪聲的出現(xiàn)會(huì)削弱圖
2、像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)分辨率,從而影響臨床的正確判斷。醫(yī)學(xué)圖像的去噪不同于一般圖像的去噪處理,不僅需要去除噪聲,還要盡可能的保持圖像的細(xì)節(jié)信息以及邊緣信息,因此需要在去噪的同時(shí)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行增強(qiáng)處理。針對(duì)以上需求,本文提出了兩種去除斑點(diǎn)噪聲的算法。
本文首先分析了超聲圖像的噪聲類型,特性以及斑點(diǎn)噪聲的數(shù)學(xué)模型,比較了傳統(tǒng)斑點(diǎn)抑制方法的優(yōu)缺點(diǎn),探索適合斑點(diǎn)噪聲的去噪算法。然后基于斑點(diǎn)噪聲抑制各向異性擴(kuò)散(Speckle Reduci
3、ng Anisotropic Diffusion,SRAD),提出了改進(jìn)方法,對(duì)SRAD擴(kuò)散系數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),提高了算法的魯棒性,并增加了擴(kuò)散模板的鄰居點(diǎn)數(shù)目,提高了去噪過(guò)程中的細(xì)節(jié)保護(hù)能力。從單一層次上對(duì)圖像進(jìn)行去噪后,又提出了基于拉普拉斯金字塔的圖像分層去噪算法。對(duì)圖像進(jìn)行拉普拉斯金字塔分解,得到含有不同頻率的子帶圖像,然后根據(jù)子帶圖像不同特點(diǎn)進(jìn)行分析,選取合適的去噪算法,最后重構(gòu),得到去噪增強(qiáng)的圖像。
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