非局部均值滤波算法优化分组

资 源 简 介

非局部均值滤波算法优化分组

详 情 说 明

超声图像去噪一直是医学图像处理领域的难点问题，其中最主要的挑战来自斑点噪声（Speckle Noise）。这种噪声是由于超声波在组织中散射产生的相干干涉现象，会严重影响图像质量和诊断准确性。

传统非局部均值滤波（NLM）算法在普通图像去噪中表现良好，但直接应用于超声图像时存在明显不足。我们提出的优化分组非局部均值滤波（OB-NLM）算法针对性地解决了三个核心问题：

相似性度量改进：针对超声图像斑点噪声的特性，设计了更符合医学图像特点的相似性计算方式，能够更好地区分真实组织结构和噪声模式。

动态分组策略：根据图像局部特征自适应地调整搜索区域和分组大小，在平滑区域使用较大分组以保持连续性，在边缘区域使用较小分组以保留细节。

权重优化机制：引入基于组织特性的权重调整函数，对相似块的权重分配进行优化，避免过度平滑重要组织结构。

该算法在保持超声图像重要诊断信息的前提下，能有效抑制斑点噪声，特别适用于后续需要进行定量分析的医学图像处理场景。相比传统方法，在边缘保持和噪声抑制之间取得了更好的平衡。