SRAD-高斯金字塔优化模型研究

• 作者: 彭博 杨先凤 游书涛
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应加权 纹理细节 图像去噪 噪声梯度 迭代次数 图像融合 相似度
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 198-200
• 分类号: TP391
• 字数: 3904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.066

摘要

在超声医学图像斑点噪声处理过程中,SRAD算法易受噪声梯度的影响.为此,提出一种基于自适应加权的SRAD-高斯金字塔联合优化模型.以最小的迭代次数去除超声图像中的斑点噪声,利用优化的高斯金字塔模型对原始图像重新融合,计算8个不同扩散方向和中心的相似度,并分别赋予相应权重.实验结果表明,在保存图像纹理的同时,该模型能较好地抑制噪声、加快处理速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨先凤	西南石油大学计算机科学学院	30	134	6.0	10.0
2	彭博	西南石油大学计算机科学学院	17	88	4.0	9.0
3	游书涛	西南石油大学计算机科学学院	2	5	2.0	2.0