基于小波擴散的speckle噪聲去除算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學超聲圖像和合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)在成像過程中由于成像機理及設備或周圍環(huán)境因素等影響,均存在著一種特有的呈斑點狀的噪聲—speckle(斑點)噪聲。超聲成像是醫(yī)學影像學中常見的診斷途徑,以其快速成像、價格低廉等特點成為目前臨床上應用比較廣泛的一種診斷手段。SAR是一種地表系統(tǒng)成像,目前在地質勘探及軍事目標檢測等方面有迅猛發(fā)展。但由于Speckle噪聲的存在,嚴重影響了這兩類圖像的質量,

2、模糊了邊緣等細節(jié)信息,對進一步的診斷或目標檢測有很大影響。
　　Speckle噪聲隨信號的變化而變化,加大了圖像中信噪?yún)^(qū)分的難度,但這類噪聲在對數(shù)域呈現(xiàn)為加性高斯噪聲,且在對數(shù)域近似服從Gaussian分布,所以speckle噪聲在對數(shù)域的抑制算法研究就成為該領域的熱點。
　　小波擴散是基于小波變換的多尺度特性和偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)的非線性擴散的特性而發(fā)展起來的一種

3、方法。近幾年被廣泛的應用于speckle噪聲去除中。本文在已有小波擴散文獻的基礎上,提出一種新的基于小波擴散的speckle噪聲去除算法。本文首先研究小波基的特性及其對speckle噪聲去除的影響,并選擇合適的小波基;然后加入EM(expectation-maximization)算法得到兩個新的邊緣檢測算子,進行同質區(qū)域的自動劃分;最后基于同質區(qū)域估計得到新的擴散閾值,從而定義新的PDE擴散率函數(shù)。與其它幾類經(jīng)典高效的方法相比,本文均

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