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分布相关的曲波阈值超声图像去噪方法

徐杰 崔崤峣 向永嘉 吕铁军 顾天明

计算机工程与应用Issue(19):189-193,5.
计算机工程与应用Issue(19):189-193,5.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1309-0135

分布相关的曲波阈值超声图像去噪方法

Curvelet denoising method of ultrasound images based on probability ;distribution

徐杰 1崔崤峣 2向永嘉 3吕铁军 1顾天明1

作者信息

  • 1. 中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所,江苏 苏州 215163
  • 2. 中国科学院大学,北京 100049
  • 3. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,长春 130033
  • 折叠

摘要

Abstract

Speckle noise is the main noise which seriously affects the quality of ultrasound images. Speckle noise filtering is an important step for medical ultrasound image processing. A new curvelet denoising method based on the probability distribution of speckle is proposed, to improve the performance of the threshold function’s continuity and astringency. Comparative results show that the proposed method has stable and outstanding performance at different noise levels. The method always has better Mean Structural Similarity Index Map(MSSIM)and increases the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)about 1~2 dB.

关键词

超声图像/曲波/散斑噪声去噪/噪声分布

Key words

ultrasound image/curvelet/speckle noise reduction/noise probability distribution

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

徐杰,崔崤峣,向永嘉,吕铁军,顾天明..分布相关的曲波阈值超声图像去噪方法[J].计算机工程与应用,2015,(19):189-193,5.

基金项目

国家科技支撑计划(No.2012BAI13B02);江苏省基础研究计划(No.BK2011332)。 ()

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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