基于MATLAB的医学图像散斑噪声抑制SRAD滤波系统

资 源 简 介

本项目实现了一种改进的SRAD滤波器，专门针对医学超声图像中的散斑噪声进行抑制。通过各向异性扩散算法，在有效去除噪声的同时保留组织边缘细节，提升医学图像质量。

详 情 说 明

基于SRAD滤波器的医学图像散斑噪声抑制系统

项目介绍

本项目实现了一个专门针对医学超声图像（或类似含有散斑噪声的图像）的散斑噪声抑制滤波器。该滤波器基于改进的各向异性扩散（SRAD）算法，能够有效地区分图像中的真实组织结构和散斑噪声，在保留边缘细节的同时平滑噪声区域。系统支持对2D灰度医学图像进行散斑噪声的自动检测与抑制处理，可调节扩散参数以适应不同噪声水平，并生成视觉效果更清晰、更适合后续分析的图像。

功能特性

• 先进的噪声抑制算法：采用散斑噪声各向异性扩散模型（SRAD），基于梯度与拉普拉斯算子的局部统计计算
• 边缘保留能力：通过边缘感知的扩散系数自适应调整，在平滑噪声的同时有效保留重要边缘细节
• 参数可调节：支持自定义扩散迭代次数、时间步长、噪声方差估计值等关键参数
• 定量评估：提供噪声抑制效果的客观评估指标（PSNR、SSIM）
• 过程可视化：可选输出每轮迭代的扩散过程图像序列，便于观察算法收敛过程

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：确保待处理图像为单通道灰度图像，格式支持PNG、JPG、TIFF等MATLAB可读取的标准格式
2. 设置处理参数：根据图像噪声水平调整扩散迭代次数、时间步长等参数
3. 执行噪声抑制：运行主程序进行处理
4. 获取输出结果：获得去噪后的灰度图像矩阵（double类型，范围[0,1]）

参数说明

• 输入要求：图像像素数据类型为uint8或归一化到[0,1]范围的double类型
• 核心参数：

- 扩散迭代次数：控制滤波过程的重复次数（默认值：20） - 时间步长：影响每次迭代的扩散强度（默认值：0.05） - 噪声方差估计值：用于算法中的噪声水平估计

输出结果

• 去噪后的2D灰度图像矩阵
• 可选中间过程图像序列
• 定量评估指标（PSNR、SSIM值）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、SRAD滤波器参数配置、散斑噪声抑制算法的执行、迭代过程的监控与控制、去噪结果的输出与可视化以及处理效果的定量评估等关键功能。该文件整合了所有必要的计算模块，为用户提供了一站式的医学图像散斑噪声抑制解决方案。