分数阶微分加权引导滤波对超声图像的纹理保持

发布时间：2023-05-20 06:24

　　医学超声图像是医生诊断人体组织病变的重要依据,而医学超声图像中固有的散斑噪声易造成纹理信息的破坏,影响医生对组织器官的判断,因此,医学超声图像的去噪处理倍受关注。针对目前医学超声图像去噪算法无法保持图像纹理这一局限性,本文提出分数阶微分加权的引导滤波算法。算法首先通过对数变换,将难以去除的散斑噪声转换为加性噪声;再结合分数阶微分算法,根据像素与边缘纹理的相关性设计纹理因子,并使用该纹理因子改进引导滤波方法;最后,通过改进的引导滤波器生成医学超声图像的处理结果。本文对猪胃和猪气管超声图像进行了算法实验,实验结果表明,本文算法相较于经典引导滤波算法,其结构一致性因子提升20.1%,无参考图像锐化因子提升3.3%,能够在去除散斑噪声的同时有效保留图像边缘纹理结构,对于医学超声图像具有良好的适用性。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引 言
2 算法设计思路及原理
    2.1 引导滤波
    2.2 纹理因子
3 实验结果及分析
4 结 论



本文编号：3820715