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基于Canny算子的边缘切线扩散医学超声图像去噪
肖磊;陈菲;熊秀娟
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2015(32)7
【摘要】医学超声图像的细节特征在临床诊断中具有重要的意义.针对于传统的PM算法以及各种改进型各向异性去噪方法(Catte_PM、SRAD、CENCD等)存在边缘中的噪声点未作处理,多次迭代产生虚假边缘等缺点,通过分析具有代表性的Catte_PM各向异性模型,提出了一种结合自适应Canny算子,沿图像边缘切线方向扩散的去噪方法.该算法首先通过改进的Canny算子将图像范围分为边缘区和非边缘区;其次改进现有的扩散方法,使扩散方向只沿图像边缘切线方向进行;最后对非边缘区域采用有限次(三次)的各向同性滤波.实验结果表明,该方法能够有效地解决滤波和图像细节保护这一矛盾问题,使得图像质量有较明显的改善.
【总页数】4页(P2189-2191,2199)
【作者】肖磊;陈菲;熊秀娟
【作者单位】西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于特征驱动的双向耦合扩散方程的图像去噪和边缘锐化 [J], 付树军;阮秋琦;王文洽
2.基于拓扑导数的复扩散在图像去噪及边缘提取中的应用 [J], 张文娟;冯象初
3.一种改进的偏微分扩散方程的医学超声图像去噪方法 [J], 张程睿;罗代升
4.基于边缘估计的自适应各向异性扩散的医学超声图像降噪算法 [J], 周玲芳;陈菲
5.基于边缘定向增强扩散模型的图像去噪 [J], 付承东
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基于各向异性扩散的多细节图像消噪方案
郝明;方亮
【期刊名称】《四川理工学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(023)004
【摘要】文章针对传统消噪方法在消除噪声的同时破坏了图像的细节信息的缺点,基于各向异性扩散方程实现数字图像中的消噪,并与中值滤波、均值滤波和各向同性扩散进行比较,实验仿真证明各向异性扩散消噪在消除噪声的同时更好的保留了图像的细节信息.
【总页数】4页(P483-486)
【作者】郝明;方亮
【作者单位】四川理工学院自动化与电子信息学院,四川,自贡,643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川,自贡,643000
【正文语种】中文
【中图分类】TN752;TP212
【相关文献】
1.一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法 [J], 吕俊白;蔡灿辉
2.基于消噪-分离-消噪策略的有噪混合图像盲分离方法 [J], 崔建涛;范乃梅
3.基于图像统计均值和各向异性扩散的指纹图像增强算法 [J], 马蓓;王丹;张小波;王静妮
4.图像有损压缩预处理的各向异性扩散新方案 [J], 许永峰;张书玲
5.有效保留图像细节的自适应图像消噪方法 [J], 张晓琪
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心脏医学超声图像序列的噪声抑制分析[摘要]利用各向异性扩散滤波技术，对超声检查中图像噪声的特点进行分析，以实现超声图像的噪声抑制；提高超声图像的峰值信噪比；并将其扩展到时间域图像序列的平滑中，以提高超声检查中图像噪声滤波的准确度。
本研究通过实验表明：该方法可有效抑制超声图像中的斑点噪声，同时对心脏解剖结构特征具有保持和增强效果.[关键词]超声检查；异性扩散滤波技术；噪声抑制引言：随着医疗科技的发展，各种检查技术及手段日益提高，超声成像技术作为普通的检查手段应用十分广泛，超声成像技术的特点是功能诊断快速、实时。
一直是心脏检查中最普遍采用的手段，但医学超声图像中通常含有大量的斑点（speckle）噪声，这些斑点、噪声模糊和掩盖了超声图像中某些重要的信息，使得超声图像的定量分析变得比较困难。
因此在心脏医学超声图像序列中如何进行斑点噪声抑制，以提高超声检查中图像噪声滤波的准确度，对各种心脏疾患的诊断具有积极意义[2]。
1心脏医学超声图像的降噪1.1斑点噪声的特点：在超声的成像过程中，由于人体各组织结构和器官上的不均匀性，一些微小的结构常常不能为超声所分辨，再加上超声声波信号的干扰，因此在超声图像上形成了特有的斑点噪声.且斑点噪声幅度呈瑞利分布，只有通过合理设计的滤波器，才能进行有效的噪声控制[3]。
1.2基于各向异性扩散方程的滤波技术：基于各向异性扩散方程的滤波技术在医学超声图像降噪领域倍受关注[1]，这一滤波技术实际上是一种扩散过程，不仅能比较有效地除去斑点噪声，而且对有价值的边缘细节信息还可以增强，各向异性扩散滤波技术的原理是通过在扩散方程中引入图像特征，从而设计出合适的扩散系数，来对扩散行为进行有效的控制的；方程是用像素点的梯度大小与梯度门限作比较，通过基于各向异性扩散方程的滤波技术可以较好地控制斑点噪声，增强有价值的边缘细节信息，提高图像的准确度。
2心脏医学超声图像的平滑临床评价心脏功能的一个主要依据是心脏的运动特征；一般通过观察心室壁的活动状况和形态结构等来诊断心肌缺血及缺血性改变等病变的，因此，提高超声序列图像的分辨率，可以提高临床的诊断效果，具有积极的意义。
一种改进的各向异性扩散超声图像去噪算法王亚强;陈波【摘要】针对传统的各向异性扩散算法中扩散系数函数的平滑效果不好,扩散过程中扩散门限 K 的选取依靠经验确定,扩散过程对图像细节保护不足的问题,提出了一种改进的各向异性扩散算法.介绍了几种当前比较典型的各向异性扩散去噪算法；在典型算法分析的基础上提出了一种基于自适应中值滤波的改进扩散模型；根据扩散系数应满足的3个条件及经典的扩散系数函数,提出了改进的扩散模型中的改进扩散系数函数；提出了一种扩散门限 K 的自适应选取的方法.通过在改进的扩散模型中使用改进的扩散系数函数并结合扩散门限 K 的自适应选取,对超声图像进行去噪.实验结果表明,所提算法优于 PM 模型、Catte 模型、王常虹算法等,去噪后图像的 FOM 值比 PM 模型高出3.34％,PSNR 值比PM 模型高出0.2506.该算法在去除散斑噪声的同时有效保护了图像的细节及边缘,有助于医务人员对患病区域的准确诊断.%In the traditional anisotropic diffusion algorithm,for the result of the smoothing effect of diffusion coefficient function is not good,the value of diffusion threshold K relying on the experience and the protection of image details is inadequate in the diffusion process.To solve above problems,an improved anisotropic diffusion algorithm is putforward.First,several current typical anisotropic dif-fusion denoising algorithms are introduced.Then,an improved diffusion model which based on adap-tive median filtering is put forward on the basis of typical algorithm analysis.And then,an improved diffusion coefficient function in improved diffusion model is put forward according to three conditions which the diffusion coefficient function should satisfy and the classicaldiffusion coefficient function. Finally,a method of adaptive selection of the diffusion threshold K is put forward.The algorithm re-moves noise in ultrasound images by using the improved diffusion coefficient function in the modified diffusion model and combining adaptive selection of the diffusion threshold.The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the PM model,Catte model ,the Wang Changhong al-gorithm etc.The FOM value of the denoised image is 3.34% higher than that of the PM model and PSNR value is 0.250 6 higher than the PM model.The algorithm effectively removes speckle noise and at the same time protects image details and edges effectively and it contributes to accurate diag-nose of the diseased area for medical personnel.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】7页(P310-316)【关键词】各向异性扩散;自适应中值滤波;扩散系数;扩散门限;超声图像【作者】王亚强;陈波【作者单位】西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言超声医学图像是通过接收散射回波信号的相干波而产生的，超声图像的这种产生机制，使得图像中难免会有噪声存在。
一种基于扩散方程的图像去噪方法的开题报告
1. 研究背景
图像去噪是数字图像处理中的重要问题之一，它在图像分析、图像识别等领域有着广
泛的应用。
随着科技的不断发展，图像处理技术越来越成熟，图像去噪算法也层出不穷。
其中基于扩散方程的图像去噪方法已经被广泛研究和应用。
该方法能够克服图像
去噪过程中出现的失真和模糊等问题，提高图像的质量和清晰度。
2. 研究目的
本文旨在研究基于扩散方程的图像去噪方法，探究其优点和不足之处，并进一步改进
该方法以提高图像去噪效果、缩短算法运行时间、降低复杂度等方面的问题，以期为
图像处理领域的研究和实践提供参考和借鉴。
3. 研究方法
首先，本文将介绍基于扩散方程的图像去噪方法的原理和流程，包括图像的数学模型、扩散方程的推导和求解等内容。
接着，基于该方法的优缺点，本文将提出改进策略，
分析算法的运行效果和复杂度，并通过实验和比较分析，验证改进后的方法在处理不
同类型和大小的图像时的效果和优点。
4. 研究意义
基于扩散方程的图像去噪方法的研究对提高数字图像处理的效果具有重要的意义。
本
文研究改进该方法，不仅可以提高图像去噪效果、减少失真和模糊，还可为其他相关
领域的研究提供借鉴和支持，如图像分割、目标识别等。
同时，本文研究对提高图像
处理技术的水平、推进数字化进程、支持实际应用等也具有一定的实用意义。
基于扩散模型的图像去噪方法研究图像去噪一直是图像处理领域中一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像质量的提升对于保障图像的可视化效果以及后续图像处理任务的准确性至关重要。
在图像去噪方法中，基于扩散模型的方法因其有效的噪声衰减效果和较好的保边性能而备受关注。
本文将对基于扩散模型的图像去噪方法进行研究，并分析其优缺点。
1. 扩散模型简介扩散模型是一种基于图像偏微分方程的图像去噪方法。
它基于图像中像素灰度值之间的差异，使用偏微分方程描述图像中噪声的扩散过程，从而达到图像去噪的目的。
扩散模型的核心思想是通过在图像中传播信息来减少噪声，并且在信息传播的过程中保持图像的细节信息。
2. 基本的扩散模型最早的扩散模型是由Perona和Malik在1987年提出的，也被称为PM模型。
该模型引入了一个非线性扩散方程，通过对图像中像素灰度值进行平滑处理以减少噪声。
PM模型的优点是能够在去噪的同时保持图像的边缘信息，但是其处理速度较慢，对于大尺寸的图像效果不理想。
3. Adiabatic扩散模型Adiabatic扩散模型是对PM模型的改进，该模型在PM模型的基础上引入了一个时间因子，通过控制时间因子的大小来调节图像的平滑程度。
Adiabatic扩散模型在去噪效果和处理速度方面都有所提升，尤其是对于大尺寸图像的处理效果更好。
4. 当前研究的热点-梯度扩散模型梯度扩散模型是一种当前研究热点的扩散模型方法。
该方法在传统的扩散模型基础上引入了图像梯度信息，通过梯度信息来指导图像的扩散过程。
梯度扩散模型不仅能够减少图像中的噪声，还能够保持图像的纹理和细节信息。
此外，梯度扩散模型还可以根据噪声的类型和密度调节扩散参数，以实现更好的去噪效果。
5. 扩散模型的优缺点分析基于扩散模型的图像去噪方法相对于其他方法具有以下优点：- 能够在去噪的同时较好地保持图像的细节信息和边缘信息；- 可以通过调节参数来适应不同类型和密度的噪声；- 有一定的算法鲁棒性，对于一些图像中的复杂噪声和纹理也能有一定的去除效果。
基于组合核函数的各向异性扩散图像去噪算法研究周宇宁（西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都 610031）摘要：图像去噪在图像处理中占有重要地位。
本文在认真分析核各向异性扩散模型的基础上，利用核函数的性质，将线性核函数的全局特性与径向基核函数的局部特性相结合，提出了一种基于组合核函数的各向异性扩散模型。
仿真实验表明，本文算法能够在有效去除噪声的同时很好的保持图像边缘细节信息。
1.引言图像在获取、传输或变换过程中，限于硬件、环境、人为等因素，势必会受到噪声的干扰，使其质量变差。
为有效减少噪声，改善图像质量，以更好满足后续图像处理和应用的要求，图像滤波已成为图像预处理的一个重要环节。
其中，由于具有较好的处理结果，各向异性扩散滤波技术受到人们的普遍关注[1-5]。
1990年，Perona和Malik在各向同性扩散的基础上，用具有方向性的偏微分方程来代替Gaussian平滑滤波器，首次提出非线性各向异性扩散模型[1], 即Perona-Malik (P-M)模型。
随之在图像处理的多个领域（如图像增强、图像分割）中得到广泛应用。
近些年来，针对P-M模型的不足，许多学者作了进一步研究和改进。
为解决P-M模型解的适定性问题，Catte 等[2]通过高斯卷积核对噪声图像进行正则化处理，提出了非线性退化扩散模型。
Black等[3]根据鲁棒统计与各向异性扩散的关系，利用Lorentzian、Tukey和Huber误差范数，得到鲁棒各向异性扩散模型，可更好地保持图像的边缘细节信息。
Y ou等[4]则于2000年提出四阶各向异性扩散模型以克服P-M模型滤波后图像会存在“阶梯效应”的不足。
另外，对低信噪比的图像，Y u等[5]将边缘和噪声的判决看作非线性可分的分类问题，进而通过核函数映射转换为高维特征空间的线性可分问题，设计实现了核各向异性扩散模型。
本文在分析核各向异性扩散模型的基础上，利用核函数的性质，考虑将线性核函数的全局特性与径向基核函数的局部特性相结合，提出一种基于组合核函数的各向异性扩散模型。
基于改进各向异性扩散的超声医学图像滤波方法
谢勤彬;罗代升;宋海波
【期刊名称】《电子技术应用》
【年(卷),期】2008(34)2
【摘要】为了能有效地去除超声医学图像中的噪声,又能较好地保持图像的边缘和重要细节信息,在η-ξ正交坐标系下研究并分析了各向异性扩散模型(P-M模型)的扩散滤波机制,并在此坐标系下建立了一种新的各向异性扩散滤波方案.实验结果表明,改进的扩散模型不仅能够有效地保持图像边缘,而且还能够克服P-M模型对小尺寸噪声的敏感问题.
【总页数】4页(P123-125,129)
【作者】谢勤彬;罗代升;宋海波
【作者单位】四川大学,电子信息学院图像信息研究所,四川,成都,610064;四川大学,电子信息学院图像信息研究所,四川,成都,610064;四川大学,华西第一附属医院,四川,成都,610041
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于各向异性扩散的心室超声图像滤波方法 [J], 张天宇;罗代升;宋海波
2.改进的各向异性扩散方程的超声图像滤波方法 [J], 许贤泽;赵文成;徐逢秋;刘盼盼
3.基于各向异性扩散的超声图像混合滤波方法 [J], 张新宇;陈桓;汪天富;王睿;陈思平
4.基于数学形态学与自适应的超声医学图像滤波方法的研究 [J], 杨安庆
5.基于各向异性扩散的超声医学图像滤波方法 [J], 彭韵;李德玉;林江莉;汪天富;郑昌琼;唐红;饶莉
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基于边缘增强算子的各向异性滤波方法
朱丽琪;范雪峰;周志平
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2011(007)025
【摘要】对CT图像进行有效的抑制噪声并保持边缘信息,有利于图像的后续处理.传统的各向异性扩散能有效地抑制噪声,但会丢失图像细节,边缘保持的效果也不理想.该文提出了基于边缘增强算子的各向异性滤波方法.首先,使用基于梯度直方图的各向异性扩散方法计算梯度门限;然后,在非线性各向异性扩散方程中增加一个边缘增强算子,来增强边缘信息,尽量少的丢失有用信息.实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果.
【总页数】4页(P6214-6217)
【作者】朱丽琪;范雪峰;周志平
【作者单位】同济大学CAD研究中心,上海201804;同济大学CAD研究中心,上海201804;同济大学CAD研究中心,上海201804
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于各向异性扩散方程的超声图像去噪与边缘增强 [J], 付树军;阮秋琦;李玉;王文洽
2.基于边缘增强算子的光谱保持型图像融合算法 [J], 黄勇杰;王树国;陈东
3.基于微分算子的数字遥感图像边缘增强研究 [J], 王晓君
4.基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩 [J], 陈晓雷;张爱华;杨欣翥
5.基于边缘增强算子的各向异性滤波方法 [J], 朱丽琪;范雪峰;周志平
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优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷基金项目：国家自然科学基金资助项目(61202044)四川省科技创新苗子工程项目(20132022)西南科技大学研究生创新基金资助(14ycxjj0059)西南科技大学研究生创新基金资助(14ycxjj0062)作者简介：肖磊(1988 -)，男，四川广汉人，硕士研究生，主要研究方向为彩色多普勒系统、医学图像处理；陈菲(1974 -)，女，四川绵阳人，副教授，硕士，主要研究方向为嵌入式系统、图像处理；熊秀娟(1989 -)，女，四川广安人，硕士研究生，主要研究方向为彩色多普勒系统．基于Canny 算子的边缘切线扩散医学超声图像去噪肖 磊，陈 菲，熊秀娟(西南科技大学 计算机科学与技术学院，四川 绵阳 621010)摘 要：医学超声图像的细节特征在临床诊断中具有重要的意义。
针对于传统的PM 算法以及各种改进型各向异性去噪方法（Catte_PM 、SRAD 、CENCD 等）存在边缘中的噪声点未做处理，多次迭代产生虚假边缘等缺点。
文章通过分析具有代表性的Catte_PM 各向异性模型，提出了一种结合自适应Canny 算子，沿图像边缘切线方向扩散的去噪方法。
该算法首先通过改进的Canny 算子将图像范围分为边缘区和非边缘区，其次改进现有的扩散方法，使扩散方向只沿图像边缘切线方向进行；最后对非边缘区域采用有限次（3次）的各向同性滤波。
实验结果表明：该方法能够有效地解决滤波和图像细节保护这一矛盾问题，使得图像质量有较明显的改善。
关键词：超声图像；PM ；边缘扩散；Canny 算子；滤波去噪 中图分类号：TP391.41Ultrasound image filtering method based on Canny operator edge tangentdiffusionXIAO Lei, CHEN Fei, XIONG Xiu-juan(School of computer Science & Technology , Southwest University of Science & Technology, Si Chuan, Mian Yang 621010) Abstract: The minutiae of medical ultrasound images have great significance in the clinical diagnosis. In view of the shortcoming that the traditional PM algorithm and various improved the algorithms of anisotropic denoising (Catte_PM SRAD CENCD etc) can ’t deal with the noise points of the edge, and that multiple iterations bring about false edge. This paper puts forward a new filtering algorithm by analyzing the Catte_PM anisotropic model, which combines the adaptive Canny operator with the algorithm which spread along the direction of the image edge tangent. Firstly, the algorithm uses the improved Canny operator to divide the image into the edge area and the non-edge area. Then, it improves the diffusion method which makes the direction of the diffusion only along the tangential direction of the image edge. Finally, the algorithm chooses the finite times (3 times) isotopic filtering to deal with the non-edge region. Experimental results demonstrate that, the algorithm solves the contradiction that is between filtering noise and protecting image details. And it . obviously improves the quality of the image. Key Words: Ultrasound images; PM; Edge diffusion; Canny operator; Filtering noise0 引言超声成像技术具有成本低、方便、安全、无痛、可动态成像等特点，临床应用广泛。
