超声图像序列相关性自适应去噪技术

“基于序列相关性的超声图像自适应去噪.pdf”是一篇研究论文，探讨了如何利用超声图像序列的帧间相关性进行自适应去噪，旨在解决医学超声图像受到电子噪声和斑点噪声干扰的问题。该研究通过分析不同速率下超声图像序列的帧间运动剧烈程度，提出了一种自适应加权复合去噪策略。通过像素点差值直方图获取互相关信息，并根据直方图阈值波动调整运动剧烈指标，结合方差特性实现帧相关复合，从而对不同相关性的图像进行快速自适应加权处理。实验结果显示，这种方法有效地抑制了电子噪声，平滑了图像斑点区域，同时保持了生物组织结构的细节信息，表现出优于传统去噪方法的性能。 这篇论文由郭德全、杨红雨、刘东权、尹皓和石丹共同撰写，他们分别在成都信息工程学院、内江职业技术学院和四川大学计算机学院从事信号与信息处理、图像处理等相关领域的研究。论文得到了国家“973”计划和四川省科技支撑计划的资助。 论文中提出的方法首先研究了超声图像序列在不同变化速率下的帧间相关性，这涉及到对超声图像序列的运动分析，特别是人体组织的动态变化。通过计算相邻帧之间的像素差值直方图，可以量化图像间的互相关信息，这有助于识别图像的运动状态。然后，根据直方图的阈值波动范围，可以调整运动剧烈度的指标，以适应不同的图像变化情况。 接下来，论文引入了基于方差特性的帧相关复合技术，通过对图像帧的方差分析，可以判断各帧的相似性和差异性，进而确定合适的加权系数进行图像融合。这种方法能够快速地对具有不同相关性的图像进行自适应加权处理，有效地去除噪声，同时保持图像的细节信息。 实验部分对比了所提方法与常规去噪方法的效果，结果显示，基于序列相关性的自适应去噪方法在压制噪声和保留图像细节方面具有显著优势，这对于医学超声图像的诊断和分析至关重要，因为它可以提供更清晰、更准确的图像信息，有利于医生进行病灶识别和病情评估。 这篇论文提出了一种创新的超声图像去噪策略，它利用了序列图像的帧间相关性并结合直方图和方差分析，实现了对噪声的有效抑制，同时保护了图像的有用信息，对于提高医学超声成像的质量和临床应用价值具有重要意义。