基于 MAP 的超声图像分解去噪算法研究

• 作者: 丁明跃 张旭明 李春芳 杨鑫
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超声图像分解 最大后验概率估计 斑点噪声 全变差去噪
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1291-1298
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.008

摘要

超声图像中的斑点噪声，降低图像分辨率和对比度，不利于后续图像处理。本文基于最大后验概率（Maximum A Posteriori ，MAP）推导出一种新的超声图像分解算法，将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像。使用六组不同的参数值，对 Field II 仿真的超声图像进行分解试验，得出算法中比例参数对分解结果的影响规律。用该方法分解三幅人体超声图像，得到的真实图像平滑性好，且能较好的保留细节和边缘。本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪，且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鑫	华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室	6	23	3.0	4.0