基于MATLAB的m参数改进各向异性自适应扩散超声图像处理系统

资 源 简 介

本项目实现改进的各向异性扩散算法，通过引入m参数优化扩散系数，自适应调整超声图像的噪声去除和边缘增强。系统在平坦区强扩散去噪，边缘区弱扩散保边，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于m参数改进的各向异性自适应扩散超声图像去噪与边缘增强系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的各向异性扩散算法，专门针对超声图像进行自适应去噪和边缘增强处理。系统通过引入m参数优化扩散系数函数，能够根据图像局部特征自适应调整扩散强度：在平坦区域进行强扩散以去除噪声，在边缘区域保持弱扩散以增强边缘细节。算法能够有效保留超声图像中的重要解剖结构特征，同时显著降低斑点噪声和随机噪声的影响。

功能特性

• 自适应扩散控制：通过m参数优化扩散系数函数，实现根据图像局部特征的智能扩散调节
• 边缘保持能力：在有效去除噪声的同时，保留并增强重要的边缘结构信息
• 多参数可调：支持扩散迭代次数、时间步长、m参数和梯度阈值等多种参数灵活配置
• 量化评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标，便于算法性能分析
• 可视化展示：生成去噪前后对比图及边缘增强效果可视化图像

使用方法

基本调用方式

% 读取超声图像 inputImage = imread('ultrasound_image.png');

% 设置算法参数 iterations = 50; % 扩散迭代次数 time_step = 0.05; % 时间步长 m_param = 2.0; % m参数（调节扩散函数敏感度） grad_threshold = 0.1; % 梯度阈值参数

% 执行去噪与边缘增强处理 [denoised_image, enhanced_edges, metrics] = main(inputImage, iterations, time_step, m_param, grad_threshold);

参数说明

• 输入图像：支持uint8或double格式的二维灰度超声图像矩阵
• 扩散迭代次数：正整数，控制扩散过程的迭代次数，默认50次
• 时间步长：标量，影响算法稳定性和收敛速度，默认0.05
• m参数：标量，用于调节扩散函数对图像局部特征的敏感度
• 梯度阈值参数：标量，控制边缘检测的灵敏度

输出结果

• 去噪后的超声图像：与原图同尺寸的double矩阵
• 边缘增强效果可视化图像：突出显示边缘增强效果
• 去噪前后对比图：包含原图、去噪结果、边缘增强效果的三合一对比图
• 性能指标报告：包含PSNR、SSIM等量化评估指标的结构体

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的超声图像处理流程，包括图像预处理、改进的各向异性扩散算法执行、边缘增强处理、结果可视化和性能评估等核心功能。具体涵盖图像数据读取与格式转换、基于m参数优化的扩散系数计算、多轮迭代扩散处理、边缘特征提取与增强、多种可视化结果生成以及客观质量指标计算等关键模块。