基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑算法

• 作者: 丁明跃 付晓薇 周成平 蔡超
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 去斑 量子信号处理 双树复小波变换
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 812-818
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6336字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑方法.通过对对数变换的超声图像小波系数建模,提出了一种带自适应参数的概率分布函数.该方法充分考虑了小波系数的尺度间相关性,利用父-子代小波系数的归一化乘积,首次在高频子带中引入量子衍生信号与噪声出现概率.并利用贝叶斯估计理论,提出了一种基于量子衍生参数估计的自适应收缩函数.实验结果表明本方法较相关算法具有更好图像细节保持能力,去斑效果显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周成平	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	77	1319	19.0	32.0
2	丁明跃	华中科技大学生命科学与技术学院图像信息与智能控制教育部重点实验室	94	1385	19.0	33.0
3	蔡超	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	47	470	12.0	20.0
4	付晓薇	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	24	243	7.0	15.0