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1基于自适应高斯滤波的超声斑点降噪显示文摘医学超声图像存在的斑点噪声降低了图像的质量,给临床诊断和图像的后续处理带来了困难。为了有效地去除噪声,本文提出了一种自适应高斯滤波的超声斑点降噪算法。该算法利用局部特征匹配计算出图像的处理窗口区域与参考区域的相似度,再根据相似度将整幅图像区分为斑点噪声区域和组织区域。同时利用相似度调整高斯滤波器的宽度值,使高斯滤波器对图像的不同区域进行不同程度的过滤。物理体模实验和人体超声肝脏实验结果表明,该算法可以有效地去除超声图像中的斑点噪声并保留组织结构,并且可使迭代次数大大减少,是一种有效的医学超声图像降噪方法。邵党国 邓阳阳 相艳 易三莉 余正涛 贺建峰 刘翠寅 宗绍云 2017数据采集与处理2017,32,4:11
2基于反向传播神经网络的自适应双边滤波的超声图像降噪显示文摘在医学超声成像技术中,成像设备、成像机制和检测对象的不均匀性等因素导致超声图像中存在斑点噪声和部分失真的问题,这不仅降低了超声图像的质量,也给临床医学的诊断增加了难度。为了有效地抑制超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的自适应双边滤波的超声图像降噪方法。该方法能够通过BP神经网络预测的局部区域与参考噪声区域之间的相似度值区分超声图像中的噪声区域与组织区域,再通过将BP神经网络预测的相似度值与双边滤波器相结合实现对超声图像的自适应滤波。该双边滤波器能够对超声图像中不同的区域进行有区别的滤波。对4幅超声图像(物理体膜超声图像、肝脏超声图像1、肝脏超声图像2和肾脏超声图像)进行实验,结果表明该方法可以较好地抑制超声图像中的斑点噪声并保留其边缘特征,也能够得到更高的信噪比和更优的视觉效果。朱小方 净亮 邵党国 2020激光与光电子学进展2020,57,24:3
3基于相似性度量的加权医学超声图像对比度增强方法显示文摘为提高医学超声图像的边缘识别水平,提出一种基于相似性度量方法的加权医学超声图像对比度增强方法。通过相似性度量方法计算围绕某一像素点的处理窗口与匹配模板的相似值,根据相似值与超声图像各部分特征的关系,对达到一定相似程度的已匹配图像通过局部增强算法进行增强,最后通过多图像加权平均法获得最终增强结果。实验结果表明,该方法不仅能有效抑制噪声,而且能准确检测出超声各特性区域图像,在增强边缘效果的同时也能较为完整的保留原有图像的细节信息,弥补了传统增强算法不能兼顾对比度增强和保持图像细节的不足。杨先凤 张静 彭博 2011计算机工程与设计2011,32,3:2
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