超声图像散斑噪声去除

资 源 简 介

超声图像散斑噪声去除

详 情 说 明

超声图像散斑噪声去除

超声图像中的散斑噪声是由超声波的相干干涉引起的，它会降低图像的质量，影响医生对图像的诊断。传统的去噪方法（如高斯滤波）可能会模糊图像的边缘细节，而非局部均值（Non-Local Means, NLM）滤波算法则提供了更好的解决方案。

NLM 算法的核心思想是利用图像中的冗余信息，通过计算像素邻域之间的相似性来估计噪声像素的真实值。相较于局部均值滤波，NLM 能够更好地保留图像边缘和纹理细节。而快速 NLM 算法则通过优化相似性计算和搜索策略，显著降低了计算复杂度，使其更适合实时或大规模超声图像处理。

超声心动图分割（基于变分水平集）

超声心动图的分割是医学图像分析的重要任务，用于识别心脏结构（如左心室、心肌等）。变分水平集方法（Variational Level Set）结合了能量最小化思想，能够自适应地演化轮廓曲线，使其收敛到目标边界。

该方法通过构建能量函数，约束水平集曲线的演化过程，使其在梯度变化大的区域（如心脏边缘）停止，从而实现精确分割。相比传统分割方法，变分水平集对初始轮廓的依赖性较低，并且能够处理超声图像中的弱边缘和噪声干扰，提高分割的鲁棒性。

结合 NLM 去噪和变分水平集分割，可以构建一套完整的超声图像分析流程，提升医学诊断的准确性和效率。