基于非下采樣contourlet變換的醫(yī)學超聲圖像去噪算法研究.pdf

1、目前，超聲圖像在醫(yī)學臨床診斷和治療上得到了廣泛的應用，通過該圖像得出診斷結(jié)果的準確性和可靠性直接關(guān)系到診斷和治療的效果。由于超聲圖像在成像的過程中不可避免的會受到噪聲的污染，因此抑制超聲圖像噪聲的研究是國內(nèi)外超聲成像技術(shù)中的重要課題之一。本文研究了多尺度分析與小波閾值去噪兩大理論，提出了改進的圖像去噪算法，同時將兩種理論結(jié)合并充分利用了各自優(yōu)點對超聲圖像進行去噪，使得到評價結(jié)果更符合人類視覺特性。
　　小波域去噪算法作為多尺度分析

2、去噪算法里的杰出代表在超聲去噪領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用，其中小波閾值去噪算法因適用范圍廣、計算速度快、去噪效果好在實際圖像去噪中得到了廣泛應用。針對小波變換對圖像表示的局限性，以及圖像經(jīng)過小波軟硬閾值函數(shù)處理后容易丟失細節(jié)等缺點，本文提出了將非下采樣contourlet變換和一種新的閾值函數(shù)結(jié)合的去噪算法，通過與小波軟硬閾值去噪算法以及與改進的各向異性SRAD模型去噪算法的比較，本文算法不僅能夠很好的抑制超聲圖像噪聲，并且能較好的保留圖像邊