您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(工学版)》

山东大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (5): 38-42.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法

刘芬,孙丰荣,耿俊卿,秦晓红,姚桂华,张运   

  1. 刘芬,孙丰荣,耿俊卿,秦晓红:山东大学信息科学与工程学院, 山东 济南 250100; 姚桂华,张运:山东大学齐鲁医院心内科,山东 济南 250012
  • 收稿日期:2008-12-30 出版日期:2009-10-16 发布日期:2009-10-16
  • 作者简介:刘芬(1987-),女,山东菏泽人,硕士研究生,主要研究方向为医学图像处理.E-mail: sduliufen@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60571040);山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(2005BS1006)

A medical ultrasound image filtering method based on the anisotropic diffusion equation

  • Received:2008-12-30 Online:2009-10-16 Published:2009-10-16

摘要:

斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态,它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声,提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法,该方法改进了林石算子,设置了扩散门限,并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子,而该方法在实际医学超声图像降噪上的成功应用表明了其临床应用价值.

关键词: 医学超声图像;斑点噪声;各向异性扩散

Abstract:

Speckle noise is one of the inherent noise patterns evoked by the mechanism of ultrasound imaging, which  brings great difficulties to feature extraction, recognition and analysis. Techniques based on the anisotropic diffusion equation can effectively suppress the speckle noise. An algorithm using the anisotropic diffusion equation was proposed to suppress the speckle noise of a medical ultrasound image. This method improves LinShi operator and enhances the conventional method by setting the threshold value and including diagonal edges. The simulation results showed that this  method is superior to the classical PM equation and LinShi operator at image smoothing and edge preserving, and denoising for real ultrasound image indicates that  this  method has high potential for clinical applications.

Key words: medical ultrasound image; speckle noise; anisotropic diffusion

中图分类号: 

  • TP391
[1] 丁娜娜,田国会*,李国栋,张庆宾. 基于人工地标的双足机器人视觉自定位[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(4): 51-56.
[2] 朱全银1,严云洋1,周培1,谷天峰2. 一种线性插补与自适应滑动窗口价格预测模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(5): 53-58.
[3] 于江德1,周宏宇1,余正涛2. 汉语词性标注的特征工程[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 12-17.
[4] 冯敏萱1,曲维光2,3*. 英汉平行语料中双语兼类词消歧研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 18-23.
[5] 梁浩哲,徐树奎,李国辉,张军. 面向监控视频的行为模式挖掘[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 24-30.
[6] 胡云1,2,李慧1,施珺1,蔡虹1. 基于属性约简和相对熵的离群点检测算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 31-36.
[7] 汤军,陈松灿*. 非二值化图序列的Community挖掘[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 37-42.
[8] 张永超,张永建,陈庆光,张振东,李京雷. 局部通风机性能自动测试系统的研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 75-79.
[9] 世文学 刘卫东 孙永福. 基于DEM的堰塞湖1/3溃决模拟及人员撤离方案研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(5): 144-148.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!