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摘要:
医学超声图像固有的斑纹噪声,极大地降低了超声图像的质量,严重影响了对病灶的识别.经典的去噪方法在抑制斑纹噪声时丢失了图像中大量的细节和微弱的边缘信息.该文提出一种基于数据融合的小波变换去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声,然后对同一原始信号含噪声的两幅同源图像分别进行小波分解,对两幅图像中小渡系数的低频分量作加权融合;对水平、垂直与对角方向高频分量,取两幅图像中各尺度下对应小波系数绝对值较大者各自分别融合,使高频分量中信号得以最大限度地保留,最后,经小波逆变换和指数变换得到去噪后图像.该方法在去除噪声同时能够有效保持边缘信息,较好地改善去噪后图像的视觉效果,取得了良好的效果.
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文献信息
篇名 基于数据融合及小波变换的医学超声图像去噪方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 医学超声图像去噪 小波变换 数据融合
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 13-15
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2678字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.06.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭敏 西北工业大学声学工程研究所 104 1006 17.0 25.0
3 朱霆 第四军医大学西京医院超声科 59 390 11.0 16.0
4 马远良 西北工业大学声学工程研究所 117 1531 22.0 33.0
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研究主题发展历程
节点文献
医学超声图像去噪
小波变换
数据融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
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