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。     

鲁棒的各向异性扩散三维超声图像去噪算法

针对三维超声图像去噪,提出一种新的各向异性扩散滤波算法。该算法主要通过改进传统算法中的扩散系数以及瞬时变化系数(ICOV),在保留三维超声图像边缘和细节的同时,更好地滤除了斑点噪声。与传统算法相比,该算法对迭代次数有更低的敏感度和更好的鲁棒性。     

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。     

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。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.     

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。     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

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。     

隐式曲面上图像扩散的变分水平集方法

用零水平集函数表达曲面,应用曲面上图像梯度的切投影表达其内蕴梯度,把基于梯度的图像扩散变分模型从平面图像拓展到了隐式曲面图像.首先基于变分水平集方法推导了隐式曲面上图像非线性扩散的通用模型,作为特例,研究了曲面上Charbonnier模型、广义,Ⅳ模型、PM模型的图像噪声去除能力,并通过数值实验验证了这些模型向前、向后扩散及在边缘保持、边缘增强等方面的能力.根据图像修复与图像扩散的联系,将上述模型推广到了图像修复,并通过数值实验进行验证.     

基于对数压缩的超声各向异性扩散去噪方法

针对当前超声图像去噪算法很难同时做到降噪和边缘保持的情况,在进行各向异性扩散模型研究的基础上,提出基于对数压缩的改进各向异性扩散算法（LCAD）去除超声散斑噪声。算法将图像对数压缩后进行噪声分布模型估计,然后构造基于广义伽马分布的扩散系数,在扩散过程中达到降噪和边缘保持效果。     

一种新的基于振动滤波和各向异性扩散的图像增强和去噪算法*

结合振动滤波和各向异性扩散,提出了一种新的图像增强和去噪方法。该方法将改进的振动滤波项引入增强和去噪方程,使其根据图像结构信息产生相应变化幅度,使得图像不仅具有很好的平滑效果,而且增强了边缘,保留了尽可能多的细节部分,同时很大程度上缩短了计算时间,并给出了方程的离散形式。通过实验表明,该方法能达到较理想的增强和去噪效果。     

整体曲率变分水平集方法的曲面去噪模型

针对曲面去噪问题,提出了一种基于整体曲率变分水平集方法的曲面去噪模型。该模型是应用于图像去噪的ROF模型在几何形状处理中的自然拓展。它基于隐式水平集变分方法,能够自动处理曲面拓扑结构的变化。对该能量模型采用变分水平集方法求其梯度最速下降方程,通过演化该方程,最终得到模型最优解。为使计算结果更加准确,采用了半点差分格式离散。实验结果表明,该模型具有良好的去噪性能,同时能有效地保持曲面中的特征信息。