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改进的各向异性扩散方程的超声图像滤波方法
资料介绍
针对传统各项异性扩散模型容易产生板块分区,模糊图像细节等问题,提出一种改进的各项异性滤波算法。该方法引用双曲正切函数构造扩散模型的扩散系数,避免了传统各项异性扩散模型在均匀区域产生的板块分区问题;并通过使用衰减因子提高在非均匀区域的扩散敏感性,能够更好地保留图像的边缘细节信息;同时引入相对平滑增量,自适应监控图像的滤波程度,并自动终止迭代过程。仿真实验表明,提出的滤波方法能够有效滤除超声图像斑点噪声,并消除传统各项异性扩散模型产生的板块分区问题,提高了对图像细节信息的保留能力,并增强了与原图像的结构相似度,是一种有效的斑点噪声降噪方法。
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