改进的基于各向异性扩散的B超图像降噪方法

散斑噪声是超声成像机制引起的固有形态,它对超声图像质量以及医学诊断的准确性有很大的影响;针对传统Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型通过四方向扩散无法提供充分的信息且处理效果不明显的问题,提出八方向选择式扩散模型;针对传统算法对强噪声则失效、扩散门限参数K依据经验选取的不足以及迭代终止条件不明确,提出改进的扩散系数计算方法,应用自适应选取的扩散门限参数K,且提出适合改进算法适用的迭代终止准则;经过多组仿真实验,证明文章算法较传统模型可以更好的控制扩散过程,并且提高了算法鲁棒性和效率,综合峰值信噪比(PSNR)、边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果.     

基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法

针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。     

基于Mallat-Zhong离散小波变换小波的超声图像各向异性扩散抑噪方法

针对传统各向异性扩散方法在超声图像散斑噪声抑制中存在的噪声抑制不充分与边缘特征保持不足的问题,提出一种基于Mallat-Zhong离散小波变换(MZ-DWT)小波的散斑噪声抑制方法。该方法将MZ-DWT小波分析与期望值最大化(EM)算法作为图像中均匀区域与边缘区域的鉴别因子,使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速度,从而达到充分抑制噪声和保护边缘的目的。实验结果表明,所提方法在有效抑制散斑噪声的同时,更好地保持了图像细节信息,其性能优于传统各向异性扩散方法。     

基于图像特征的各向异性扩散去噪方法

对图像去噪滤波方法,J.Weickert模型未考虑图像光滑区域与其他图像特征的区别,在光滑区域的扩散也按照局部结构特征值进行,因而在光滑区域不可避免地产生虚假边缘,为此,提出一种改进的各向异性扩散方法。该方法首先用维纳滤波减弱噪声对图像的影响,再利用相干性正确判断边缘区域、光滑区域和T形拐角等图像特征,并依据图像特征设置相应区域扩散张量的特征值。实验结果表明,改进方法在消除噪声和保护边缘方面能取得较好的效果,并有效消除光滑区域的虚假边缘,可得到较高的峰值信噪比。     

基于边缘估计的自适应各向异性扩散的医学超声图像降噪算法

提出了一种针对医学超声图像的自适应各向异性扩散算法;该算法充分利用图像本身的边缘信息以及图像水平和垂直方向梯度的差异,用GHAD方法在两个方向设置不同的梯度门限,避免了传统的常数及单一梯度门限带来的鲁棒性差等问题;改进的扩散系数改善了传统扩散系数收敛过快及边界平滑的问题;经过多组仿真实验,综合峰值信噪比(PSNR)和边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果。     

基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法

针对相干增强扩散模型采用高斯线性滤波做图像预处理的不足,及扩散张量特征值的选取不适合平坦区域的去噪,易在平坦区域产生虚假边缘,文中提出了一个基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法.该方法首先利用形态学闭开算子代替高斯滤波做预处理,然后结合二阶方向导数设计结构张量,且依据自适应的梯度阈值设计扩散张量的特征值.数值实验结果表明,改进后的方法在有效去除噪声的同时,还能很好地保持图像的细节特征和消除平坦区域的虚假边缘     

基于改进各向异性扩散的超声医学图像滤波方法

为了能有效地去除超声医学图像中的噪声,又能较好地保持图像的边缘和重要细节信息,在η-ξ正交坐标系下研究并分析了各向异性扩散模型(P-M模型)的扩散滤波机制,并在此坐标系下建立了一种新的各向异性扩散滤波方案。实验结果表明,改进的扩散模型不仅能够有效地保持图像边缘,而且还能够克服P-M模型对小尺寸噪声的敏感问题。     

相干光学系统图像复原的各向异性扩散方法

相干光学系统中图像噪声污染严重,提出一种基于各向异性扩散的图像复原模型,该模型的扩散系数从理论上满足Charbonnier等人提出的构造扩散系数准则,同时结合对数变换对相干光学图像进行复原去噪处理。实验结果表明,同SRAD、Lee、Frost、Non-local Means算法和基于小波的BLS-GSM、BM3D等方法相比,该算法可以更有效地进行边缘平滑,而且还能够较好地解决图像边缘和细节失真的问题,不论从PSNR,还是从视觉评价效果来看,该算法都具有一定的优越性。     

结合核方法的选择性各向异性扩散去噪算法

在低信噪比图像噪声抑制处理中,为了有效地保持图像边缘,在基于多相位分层分割算法的各向异性扩散模型的基础上,提出一个基于核方法的选择性各向异性扩散去噪算法。该算法根据图像数据的线性不可分特点,首先利用核方法把多相位分层分割算法中的数据项从线性不可分的低维空间推广到可实现线性可分的高维特征空间,在特征空间中实现图像分割;然后根据分割得到的同质区域的梯度信息改进了P-M模型中的扩散系数;最后,在同质区域中采用改进的P-M模型平滑噪声。实验结果表明,该算法无论在噪声去除还是边缘保持上都具较好的效果。     

一种改进的各向异性扩散去噪模型

为了既能有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘以及重要的细节信息,在Perona和Malik提出的各向异性扩散模型(P-M模型)的基础上,通过对扩散方程中扩散函数的改进,提出了一种具备自适应性的去噪扩散模型,该模型对图像去噪处理更加高效。改进的扩散函数在梯度较小时为一个常数,大于某个阈值后变为单调递减函数,直至某个梯度时递减为零。以上扩散函数特性使各向异性扩散模型能够达到在同质区加速平滑、在边缘区停止平滑的目的。实验结果表明,改进的扩散模型是一种更为理想的保边缘平滑模型。     

各向异性扩散图像去噪的改进模型

图像去噪过程中,为了在有效平滑噪声的同时较好地保护图像的边缘和细节,在Cattle平滑模型基础上,对扩散系数作出改进,提出了更有效的自适应去噪模型。该模型不仅针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数,而且将边缘锐化因子二阶偏导引入到扩散系数中。而在图像质量评判标准中,提出了基于相关系数函数的最佳停止时间评判准则。实验结果表明,改进的模型优于C模型,且能更好地吻合评判准则。     

一种改进的各向异性扩散图像去噪方法

研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。     

改进的LIP偏微分方程图像去噪方法

针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。     

基于改进各向异性的水平集医学图像去噪

针对成像复杂、噪声突出的医学图像在去除噪声的同时模糊边缘特征的现象,提出了基于改进的各向异性的水平集去噪模型。在水平集去噪模型的基础上,加入了改进的各向异性扩散因子,其中改进的各向异性扩散因子采用了中值滤波平滑后的梯度模替换原始图像的梯度模,对于医学图像中大量的斑点噪声更加有效,并保留了图像的边缘信息。基于Matlab平台对改进算法进行了验证,实验表明,基于改进各向异性的水平集算法在有效去除噪声的同时,非但没有模糊边缘特征,相反地起到增强边缘信息的效果。改进算法优于各向异性算法和中值滤波等算法,提高了图像的信噪比,降低了图像的均方误差,保留了更多细节信息,使得医学图像更好地用于诊断,以及后续的分割等处理。     

一种改进的各向异性扩散图像平滑方法

在人类视觉系统特性基础上提出了一个改进的各向异性平滑方法。加入图像四阶偏微分信息避免“阶梯效应”,扩展演化方向,改进数值模型。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。     

基于偏微分方程的医学超声图像去噪方法

研究了各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用。在理论上对去噪原理进行了分析,并在此基础上采用改进的针对乘性噪声的各向异性扩散算法对医学超声图像去噪,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时较好地保留了医学超声图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该方法可以有效地去除超声图像斑纹噪声,提高图像的质量。     

基于各向异性扩散方程的并行图像去噪研究

各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。但是当图像很大时,求解PDE的差分运算量将很大,满足不了实时系统的要求。针对该模型,在MPI并行编程环境下,利用图像像素的独立性和PDE求解的并发性,采用并行方式对图像去噪,在保证去噪性能的同时,极大地降低计算时间。