眼科高頻超聲成像中斑點(diǎn)噪聲抑制算法的研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)超聲成像安全無創(chuàng)，實(shí)時(shí)高效，低成本，是一種被臨床廣泛采用的醫(yī)學(xué)成像方式。隨著超聲技術(shù)的發(fā)展，眼科超聲診斷儀也成為獨(dú)特的分支。其中，超聲生物顯微鏡(Ultrasound Biomicroscopy，UBM)對于眼前節(jié)的成像優(yōu)于傳統(tǒng)眼科診斷儀器。但是超聲圖像中存在一種特殊的噪聲，即斑點(diǎn)(speckle)噪聲，它是在產(chǎn)生超聲圖像過程中伴隨產(chǎn)生的。斑點(diǎn)噪聲不同于一般的圖像噪聲，它屬于乘性噪聲，且很大一部分屬于高頻部分。斑點(diǎn)噪聲的出現(xiàn)會削弱圖

2、像的對比度和細(xì)節(jié)分辨率，從而影響臨床的正確判斷。醫(yī)學(xué)圖像的去噪不同于一般圖像的去噪處理，不僅需要去除噪聲，還要盡可能的保持圖像的細(xì)節(jié)信息以及邊緣信息，因此需要在去噪的同時(shí)對圖像的邊緣進(jìn)行增強(qiáng)處理。針對以上需求，本文提出了兩種去除斑點(diǎn)噪聲的算法。
　　本文首先分析了超聲圖像的噪聲類型，特性以及斑點(diǎn)噪聲的數(shù)學(xué)模型，比較了傳統(tǒng)斑點(diǎn)抑制方法的優(yōu)缺點(diǎn)，探索適合斑點(diǎn)噪聲的去噪算法。然后基于斑點(diǎn)噪聲抑制各向異性擴(kuò)散（Speckle Reduci

3、ng Anisotropic Diffusion，SRAD），提出了改進(jìn)方法，對SRAD擴(kuò)散系數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，提高了算法的魯棒性，并增加了擴(kuò)散模板的鄰居點(diǎn)數(shù)目，提高了去噪過程中的細(xì)節(jié)保護(hù)能力。從單一層次上對圖像進(jìn)行去噪后，又提出了基于拉普拉斯金字塔的圖像分層去噪算法。對圖像進(jìn)行拉普拉斯金字塔分解，得到含有不同頻率的子帶圖像，然后根據(jù)子帶圖像不同特點(diǎn)進(jìn)行分析，選取合適的去噪算法，最后重構(gòu)，得到去噪增強(qiáng)的圖像。
　　通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提