王奕
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 量子衍生PDE医学超声图像去斑被引量：4
- 2015年
- 目的医学超声图像常常受到斑点噪声的污染而导致质量降低,影响后续诊疗。为了解决医学超声图像在滤波去斑的同时保持图像边缘细节和结构特征的问题,借鉴量子力学的基础理论,提出一种量子衍生偏微分方程(PDE)医学超声图像去斑方法。方法针对传统P-M方程各向异性扩散的自适应去斑能力有限的问题,引入量子理论改进扩散系数增强去斑算法的自适应能力。同时构造出各向异性扩散模型,提出一种量子衍生的偏微分方程医学超声图像去斑方法。结果通过对模拟斑点噪声污染的图像和真实医学超声图像实验,比较信噪比(SNR)、边缘保持度、结构相似度(SSIM)等客观评价指标,本文方法较其他图像去斑方法更能有效去除斑点噪声,同时又能较好地保持图像边缘细节与结构特征。结论本文方法能够有效地解决医学超声图像去斑中保持图像细节特征的问题,同时,量子理论的引入也为后续医学超声图像的研究提供了新思路。
- 付晓薇王奕陈黎田菁
- 关键词：医学超声图像
