基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法

• 作者: 张琼 方若宇 沈民奋
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 变分法 斑点噪声去除 边界保护和增强 欧拉弹性模型 自适应变步长迭代
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 253-258
• 分类号: TP751|R318.04
• 字数: 4820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2011.03.07

摘要

各向异性扩散模型在去除超声图像斑点噪声时不能有效保护图像细节,针对上述问题本文提出基于变分法的自适应最小能量去噪模型.首先直接将由微分方程表示的各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型;然后引入欧拉弹性能量模型,在去除噪声的同时有效地保护和增强图像细节.同时为了解决数值求解过程中出现的迭代次数与迭代步长的矛盾,本文还提出迭代停止准则和自适应变步长去噪算法.仿真和真实超声图像的实验结果表明基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法在去噪的同时能够很好地保护细节信息,而且能有效地减少迭代次数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琼	中国科学技术大学电子科学技术系	34	565	10.0	23.0
5	沈民奋	广东省汕头大学工学院	3	23	2.0	3.0
6	方若宇	广东省汕头大学工学院	1	1	1.0	1.0