【摘 要】
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近年来,各向异性扩散的方法在图像去噪中广泛运用。然而,对于乘性噪声和低对比度图像,传统的各向异性方法易造成边缘扩散。提出了一种新的基于边界检测算子的超声图像抑制斑
【机 构】
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复旦大学电子工程系; 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室;
【基金项目】
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中国国家自然基金(81101049,61271071);上海市浦江人才计划(12PJ1401200);教育部博士点基金(20110071120019)项目资助
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近年来,各向异性扩散的方法在图像去噪中广泛运用。然而,对于乘性噪声和低对比度图像,传统的各向异性方法易造成边缘扩散。提出了一种新的基于边界检测算子的超声图像抑制斑点的方法,其中边界检测算子结合了相位一致性和相位反对称的方法PCA。首先,结合相位一致性和相位反对称特征提取模型生成PCA,然后将PCA边界检测算子代替传统方法中的边界检测算子,从而生成新的基于边缘检测的各向异性扩散方法PCA-AD;最后,分别进行了模拟和实际超声图像实验。实验结果表明,PCA-AD方法在均值保持、减小方差和边缘定位方面胜过传统各向异性扩散方法。
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