改进的各向异性复扩散模型的医学图像去噪方法

张美玉; 张素琼; 秦绪佳; 徐晓刚

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改进的各向异性复扩散模型的医学图像去噪方法

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对医学图像进行有效的去噪并保持边缘信息,有利于图像的后续处理.本文分析P-M模型和Gilboa的复扩散模型以及它们的不足,提出一种改进的各向异性复扩散模型.该方法先用中值滤波对图像进行预处理,去除梯度值大的噪声点,然后用图像的虚部求扩散系数,以此引导扩散模型中的边缘检测函数,再进行八邻域像素的扩散过程.实验表明,该方法能达到较理想的去噪和保持边缘的效果,而且减少了迭代次数,缩短了计算时间.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2010年第5期|969-973|共5页
作者
张美玉; 张素琼; 秦绪佳; 徐晓刚;
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作者单位

浙江工业大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310032;

浙江工业大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310032;

浙江工业大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310032;

大连舰艇学院,装备系统与自动化系,辽宁,大连,116018;

浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
医学图像去噪; 偏微分方程; P-M模型; 各向异性复扩散;

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