基于小波与双边滤波的医学超声图像去噪算法.docx

该【基于小波与双边滤波的医学超声图像去噪算法 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于小波与双边滤波的医学超声图像去噪算法 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于小波与双边滤波的医学超声图像去噪算法
摘要
医学超声图像的去噪是医学图像处理领域的热门问题，常规的去噪算法存在一定的局限性。本文提出了一种基于小波与双边滤波相结合的医学超声图像去噪算法。该算法首先对瑕疵像素进行检测，然后采用小波变换将超声图像分解为不同尺度的频带，接着利用双边滤波器对各频带进行滤波，最后进行小波重构。实验结果表明，该算法的效果比常规算法更好，能够有效去除图像中的噪声，并保持图像的细节信息。
关键词：医学超声图像；去噪；小波；双边滤波；频带
引言
医学超声图像是一种非常重要的医学影像学技术，常用于对肿瘤、血管、脏器等进行诊断。但是，随着超声图像采集技术的不断发展，医学超声图像的噪声问题也日益突出。这些噪声会影响图像的质量和像素值的准确性，从而对医生的诊断结果产生干扰。因此，去除医学超声图像中的噪声是非常关键的。
目前，常见的医学超声图像去噪算法有平滑滤波、中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。平滑滤波算法对图像进行简单的平均化处理，能够有效地去除高斯噪声，但不能处理图像中的复杂噪声（如斑点噪声）。中值滤波算法利用中值代替像素值，可以很好地消除斑点噪声，但是会导致图像轮廓信息的模糊。高斯滤波算法利用高斯核对图像进行加权平均，能够平滑图像并去除高斯噪声，但会导致边缘信息的缺失。小波去噪算法利用小波变换将图像分解为不同尺度的频带，将高频噪声与低频图像信息进行分离，再对噪声进行去除。该算法能够较好地处理医学超声图像中的复杂噪声，但是也存在一定的局限性。
综合考虑各种算法的优点和缺点，为了提高医学超声图像去噪的效果，本文提出一种基于小波与双边滤波相结合的医学超声图像去噪算法。该算法能够有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的细节信息。
算法原理
1. 检测瑕疵像素
在进行图像去噪之前，先需要对瑕疵像素进行检测。本文采用试图和领域异于正常值点相比较的数模型，先将像素变成一维数列，然后计算每个像素与其相邻像素之间的欧几里得距离。然后将距离值与一定的阈值比较，如果距离值大于该阈值，则该像素认为是瑕疵像素。
2. 小波变换
对检测到的瑕疵像素进行相应的处理后，对医学超声图像进行小波变换。小波变换可以将图像分解为不同尺度的频带，其中高频部分对应于图像中的噪声，低频部分对应于图像的细节信息。因此，采用小波变换可以将高频噪声与低频图像信息进行分离。
3. 双边滤波
对各频带的图像进行双边滤波，该滤波器利用像素之间的空间距离和像素值之间的相似性进行加权，从而对图像进行平滑处理。因此，双边滤波较好地保留了图像的细节信息，同时也能够去除高频噪声。
4. 小波重构
最后，进行小波重构。通过逆小波变换将各频带的图像重构为原始的医学超声图像。整个算法流程如下图所示。
实验结果
使用MATLAB对本文提出的算法进行了算法实现，采用了超声心动图、肝脏超声图等医学超声图像数据进行测试，对比了平滑滤波、中值滤波、高斯滤波、小波去噪和本文提出的算法的去噪效果（如下图所示）。
从图中可以看出，本文提出的算法在去噪效果上优于其他常规算法，并能够保持图像的细节信息。同时，本文提出的算法的运行时间也较短，有较好的实用性。
结论
本文提出了一种基于小波与双边滤波相结合的医学超声图像去噪算法。该算法能够对图像中的复杂噪声进行去除，并保留图像的细节信息。实验结果表明，该算法的效果比常规算法更好，具有实用性和可行性。因此，该算法有望在医学图像处理领域得到广泛应用。