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基于非局部均值滤波的超声图像及图像序列去噪

作 者: 窦阳超
导 师: 丁明跃
学 校: 华中科技大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 超声成像 斑点噪声 非局部均值 几何矩
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要


医学超声具有对人体无损害、便捷、实时性好等优点,在临床诊断、治疗及手术导航等方面有着非常广泛的应用。然而,由于超声成像的相干特性,图像中存在斑点噪声,该噪声会掩盖图像中的重要细节信息,降低人体软组织中正常组织和病变组织的对比度,这些不利因素给超声图像边缘检测、图像分割及图像配准等后续处理工作带来了困难。抑制超声图像序列中的斑点噪声可改善图像质量、增强图像中与诊断有关的特征信息。因此,研究有效的超声图像降噪算法具有重要的理论价值和实际意义。超声图像中的噪声主要为乘性斑点噪声,与组织结构信息相关。经典的超声图像滤波方法,如各向异性扩散滤波方法、the squeeze box filter(SBF)、偏微分方程等方法无法较好地滤除斑点噪声。非局部均值算法是近年提出的一种新的图像滤波算法,能够很好地保护图像边缘和纹理信息,但是该方法运行速度慢,而且滤波后的图像上可能产生伪影。本论文针对上述缺点,提出了基于几何矩的快速非局部均值算法。论文首先,提出了基于几何矩的非局部均值算法。几何矩修改了原来的相似度测度,能够找到更多的相似图像。并对不同阶数的几何矩做了一些比较,找到能够获得较好结果的几何矩阶数。其次,提出了基于零阶矩和块恢复的快速非局部均值算法,大大缩短了非局部均值算法运行时间,并将其应用到超声图像处理。最后,提出了基于局部和非局部均值混合算法,该方法能够有效去除乘性噪声,并应用到视频序列去噪中。模拟及实际图像实验结果的图像评价参数值(PSNR、MSSIM、ENL)表明本文提出的算法能够有效滤除斑点噪声,保护图像边缘信息和细节信息。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题研究背景  8
  1.2 超声图像去噪国内外发展现状  8-11
  1.3 本文的主要研究工作  11-13
2 非局部均值算法及改进算法  13-28
  2.1 常用的去斑点噪声方法  13-15
  2.2 非局部均值滤波算法  15-17
  2.3 改进的非局部均值算法  17-25
  2.4 其它方法  25-26
  2.5 本章小结  26-28
3 基于矩的 NLM 及其快速算法  28-40
  3.1 几何矩及快速几何矩  28-31
  3.2 滤波评价指标  31-33
  3.3 基于矩的 NLM 算法  33-37
  3.4 快速 NLM 算法  37-39
  3.5 本章小结  39-40
4 基于 NLM 算法的图像序列去噪  40-48
  4.1 基于预选择的 NLM 滤波方法  41
  4.2 局部滤波  41-42
  4.3 视频去噪方法  42
  4.4 实验结果  42-46
  4.5 本章小节  46-48
5 总结与展望  48-50
  5.1 本论文工作总结  48
  5.2 工作展望  48-50
致谢  50-51
参考文献  51-55
攻读硕士学位期间发表的论文  55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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