基于alpha穩(wěn)定分布的超聲圖像去噪方法研究.pdf

1、應(yīng)用于人體的超聲檢測技術(shù)是通過測量了解生理或組織結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)和形態(tài)，來發(fā)現(xiàn)疾病并做出提示的一種診斷方法。在臨床醫(yī)學診斷學方面，超聲成像技術(shù)與X射線、CT、磁共振成像并稱為四大醫(yī)學影像技術(shù)，是現(xiàn)在醫(yī)學分析確診的重要手段之一。它是一種無創(chuàng)、無痛、方便、直觀的有效檢查手段，尤其是B超，應(yīng)用廣泛，影響很大。但是，超聲圖像中所存在的乘性斑點噪聲使得超聲圖像的質(zhì)量比較差，會對醫(yī)生分析診斷病人病癥造成不利影響，常需配合其他檢測手段共同分析，無法切實體現(xiàn)

2、出超聲成像的巨大優(yōu)勢。 而現(xiàn)有的超聲圖像去噪方法大致可分為兩類。一是通過對同一對象進行不同頻率，不同時間，不同方向的掃描，合成得到最終的圖像；另一種方法就是濾波。經(jīng)典的超聲圖像濾波方法包括：均值濾波，中值濾波，維納濾波，以及利用現(xiàn)在人們研究的熱點——小波實現(xiàn)去噪的軟，硬閾值法。由于人們主要對超聲圖像中因病變產(chǎn)生的微弱，保留部分感興趣，上述的以降低空間分辨率的合成法和均值濾波，維納濾波等方法都無法達到良好的降噪效果。雖然小波閾值去

3、噪方法要比其他幾種方法優(yōu)越，但要得到能夠更好地滿足超聲圖象處理特殊要求的閾值還是有一定困難。所以在本文中我們提出了一種基于alpha穩(wěn)定分布的超聲圖象去噪方法。 首先我們對圖像進行分析，將其進行小波分解后，發(fā)現(xiàn)超聲圖像的信號分量具有明顯的非高斯特性，并且超聲圖像的二維小波系數(shù)服從分數(shù)低階的對稱alpha穩(wěn)定分布；然后我們根據(jù)分數(shù)低階alpha穩(wěn)定分布的特點，選擇采用最小平均絕對誤差準則的貝葉斯估計器對圖像進行降噪處理。