基于数据融合及小波变换的医学超声图像去噪方法

摘要：

医学超声图像固有的斑纹噪声,极大地降低了超声图像的质量,严重影响了对病灶的识别.经典的去噪方法在抑制斑纹噪声时丢失了图像中大量的细节和微弱的边缘信息.该文提出一种基于数据融合的小波变换去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声,然后对同一原始信号含噪声的两幅同源图像分别进行小波分解,对两幅图像中小渡系数的低频分量作加权融合;对水平、垂直与对角方向高频分量,取两幅图像中各尺度下对应小波系数绝对值较大者各自分别融合,使高频分量中信号得以最大限度地保留,最后,经小波逆变换和指数变换得到去噪后图像.该方法在去除噪声同时能够有效保持边缘信息,较好地改善去噪后图像的视觉效果,取得了良好的效果.

关键词：医学超声图像去噪、小波变换、数据融合

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委资助项目;陕西省自然科学基金2005A12

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：13-15