基于改进各向异性的水平集医学图像去噪

霍宇欢; 伍岳庆; 姚宇

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基于改进各向异性的水平集医学图像去噪

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针对成像复杂、噪声突出的医学图像在去除噪声的同时模糊边缘特征的现象，提出了基于改进的各向异性的水平集去噪模型。在水平集去噪模型的基础上，加入了改进的各向异性扩散因子，其中改进的各向异性扩散因子采用了中值滤波平滑后的梯度模替换原始图像的梯度模，对于医学图像中大量的斑点噪声更加有效，并保留了图像的边缘信息。基于Matlab平台对改进算法进行了验证，实验表明，基于改进各向异性的水平集算法在有效去除噪声的同时，非但没有模糊边缘特征，相反地起到增强边缘信息的效果。改进算法优于各向异性算法和中值滤波等算法，提高了图像的信噪比，降低了图像的均方误差，保留了更多细节信息，使得医学图像更好地用于诊断，以及后续的分割等处理。

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来源
《计算机应用》 |2015年第z1期|270-272|共3页
作者
霍宇欢; 伍岳庆; 姚宇;
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作者单位

中国科学院成都计算机应用研究所;

中国科学院成都计算机应用研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
水平集方法; 各向异性算法; 医学图像; 中值滤波; 斑点噪声;

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