speckle去噪，基于流行的SRAD方法改进的（DPAD）

资 源 简 介

speckle去噪，基于流行的SRAD方法改进的（DPAD）

详 情 说 明

在医学超声和合成孔径雷达(SAR)成像中，speckle噪声是一种常见的乘性噪声，会显著降低图像质量。传统SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion)方法通过各向异性扩散可有效抑制speckle，但存在边缘模糊和参数敏感性问题。

近期提出的DPAD(改进方法)在SRAD框架上进行了三个关键优化：首先引入动态权重因子，根据局部区域统计特性自适应调整扩散强度；其次改进了边缘检测算子，通过多尺度梯度分析更好地区分真实边缘与噪声；最后优化了迭代停止准则，将传统固定阈值改为基于图像信息熵变化的动态判断。

这种改进使得DPAD在保持SRAD计算效率优势的同时，对弱边缘结构的保护能力提升约30%，特别是在低信噪比条件下，其峰值信噪比(PSNR)指标较传统方法平均提高2-3dB。实际测试显示，在处理甲状腺超声图像时，DPAD能更清晰地保留微钙化点等诊断关键特征。