加权中值滤波

资 源 简 介

加权中值滤波

详 情 说 明

加权中值滤波是一种常用于超声图像处理的去噪技术，相比传统中值滤波，它通过引入权重机制更灵活地保留图像细节。该算法将像素邻域内的灰度值与其对应的权重共同考虑，计算加权后的中值作为新像素值。

在超声图像中，由于设备特性和组织反射等因素，噪声通常呈现为斑点状。加权中值滤波通过调整权重分布，可以针对性抑制这类噪声，同时保护边缘结构。例如，对于疑似组织边界的区域可分配更高权重，避免平滑导致的边缘模糊。

信噪比（SNR）是衡量去噪效果的重要指标。计算时需提取图像中的均匀区域作为信号参考，通过局部方差估计噪声功率。改进后的SNR公式会结合超声图像的统计特性，更准确反映滤波前后的质量变化。

实际应用中需注意：权值矩阵的设计直接影响去噪效果，通常采用高斯分布或基于梯度的自适应权重；窗口大小选择需平衡去噪强度与计算效率，典型取值为3×3至7×7。该技术特别适合对实时性要求较高的超声影像处理场景。