基于金字塔变换的各向异性扩散降噪算法研究.pdf
超声图像的固有斑点噪声会严重影响图像质量,并由此造成有效诊断信息的损失.因此,如何减少图像的斑点噪声,是超声影像研发面临的重大挑战.本文提出了一种新的超声图像降噪方法,使用了金字塔变换(PyramidTransform)来获得多层不同尺度图像,然后使用各向异性扩散(AnisotropicDiffusion)来对每层图像进行边缘增强和降噪,在达到更好的降噪效果的同时,能很好地保持组织特征不丢失并增强边缘的连贯性.本文介绍了基于金字塔变换的各向异性扩散降噪算法(PTBAD)的原理,并通过对商用B超机实际采集图像的处理结果和其它已知优秀算法的对比,展示了PTBAD的优越性.结果显示,PTBAD算法在信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR)方面均优于目前广泛使用的各向异性扩散算法.同时,本文也评估了PTBAD在GPU上运行的性能,证实了在拥有优秀降噪能力的同时,它可以运行在绝大多数的主流商业B超机上.
作者：丁波 宋人杰 朱逸斐 屠娟
作者单位：南京大学物理学院声科学与工程系,江苏南京210093;珠海医凯电子有限公司,广东珠海519041南京大学物理学院声科学与工程系,江苏南京210093
母体文献：2021年浙黑苏鲁沪渝四省二市声学技术学术会议论文集
会议名称：2021年浙黑苏鲁沪渝四省二市声学技术学术会议
会议时间：2021年10月1日
会议地点：浙江金华
主办单位：浙江省声学学会,江苏省声学学会,黑龙江省声学学会,山东省声学学会,天津市声学学会
语种：chi
分类号：
关键词：超声图像 固有斑点 噪声抑制 各向异性扩散降噪算法 金字塔变换
在线出版日期：2022年8月26日
基金项目：
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