近年來,隨著科學的發展和數字技術的普及,醫學影像技術作為醫生診斷和治療的重要輔助手段,在診斷、術前計劃、治療和術後監護中發揮著越來越重要的作用。其中,超聲醫學影像技術以其獨特的優勢成為現代醫學影像技術中不可替代的支柱,並得到了廣泛的應用。在獲取超聲醫學圖像的過程中,由於超聲成像設備中電子器件的隨機幹擾和人體組織器官的運動,圖像變得模糊和失真;此外,由於超聲成像的相幹特性、成像器官和組織的不均勻結構以及表面的粗糙性,斑點噪聲廣泛存在於超聲圖像中。噪聲嚴重影響圖像質量,特別是掩蓋了圖像的壹些細節,給醫學診斷和自動識別帶來困難,也給圖像的後續處理增加了難度。因此,抑制噪聲、提高圖像分辨率是超聲圖像處理中的重要環節。變分法和基於正則化方法的偏微分方程濾波技術是近年來新興的超聲醫學圖像濾波技術,是自適應非線性去噪技術。它們以某種方式簡化數據,以便只保留那些值得註意的圖像特征,並且它們可以在去除噪聲的同時保留邊緣、線條和紋理等圖像特征,因此受到越來越多的關註。本文首先系統分析了醫學超聲圖像處理的背景、發展歷史和原理,說明了研究超聲圖像處理的重要性和本課題的現實意義。然後,研究了基於全局變分模型的超聲圖像處理和超聲圖像的各向異性擴散濾波方法,重點研究了全局變分和各向異性擴散在超聲圖像處理中的應用。本文分析和闡述了基於全局變分和各向異性擴散算法的去噪原理和優缺點,並提出了適用於超聲圖像分析的改進模型。將這些模型和算法應用於超聲圖像去噪。通過MATLAB仿真實驗,比較了不同算法的去噪效果,結果表明了改進算法的有效性。
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