数学形态学与自适应结合的超声医学图像滤波方法的研究

超声医学成像因其具有无创性、便捷性、实时性、价格便宜和使用方便等优势广泛应用于临床诊断。然而,由于在超声成像过程中形成的特有的图像斑点,使得对比度弱的人体软组织中正常组织和病变组织不易区分,给临床诊断和医学研究带来不便。本文针对医学超声图像的特点,在研究了几种常用滤波去噪方法的基础上,提出一种自适应滤波和形态滤波结合的超声医学图像滤波去噪方法。首先采用自适应中值滤波对图像进行预处理,抑制斑点噪声,保留必要细节;然后采用数学形态学方法进行二次滤波和增强对比度,可有效改善图像质量。最后从去噪图像和评价指标上与常用滤波去噪方法进行比较,实验证明,该方法可明显提高超声医学图像的质量。     

血管内超声图像的预处理

对血管内超声图像进行噪声滤波和边缘增强是对图像进一步处理分析的基础工作。针对采集到的强背景噪声的血管内超声图像,双边滤波利用像素间的空间距离和灰度值之差来控制滤波效果,即平滑了图像又保持了边缘。Retinex算法把图像分解为反射物体图像和入射光图像,在增强管壁边缘的同时对噪声影响小。实验结果表明,综合利用双边滤波和Retinex增强算法,在滤除噪声增强边缘有较满意的效果,对血管壁边缘检测有明显的改善。     

血管内超声图像的噪声抑制与增强算法研究

针对含强背景噪声的血管内超声图像,噪声滤波和边缘增强是对血管内超声图像进一步处理的基础工作.提出一种自适应中值滤波结合改进的高通滤波的方法,有效的滤除了噪声并保持了边缘信息.Retinex增强算法可获得图像中各像素的相对明暗关系,并通过这种相对关系进行线性映射,从而增强图像且对噪声影响较小.实验结果表明,综合运用该滤波和增强方法,在滤除噪声的同时对边缘的增强有着比较满意的效果,为以后血管中外膜的提取提供了基础.     

一种凝胶电泳图像的预处理方法

凝胶电泳分析技术主要是用于核酸、蛋白质类等遗传物质分子的定性以及定量分析。近年来随着生物化学、医学等学科的飞速发展,对于凝胶电泳分析技术的要求也越来越高,已经成为重要研究课题之一。基于计算机数字图像技术的凝胶电泳图像分析系统,可以解决传统方法的弊端,具有便捷的操作和高精准度,而高质量的凝胶电泳图像是分析和计算有用信息的首要条件。在凝胶电泳图像的生成和传输过程中可能受到噪声的污染或存在图像模糊的现象,经过本文提出的基于小波变换的图像去噪和增强方法能够很好的去除图像的噪声和增强图像的有用信息,从而得到高质量的凝胶电泳图像。     

改进最小均方误差估计的煤尘图像去噪

煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计（MMSE）去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计（IMMSE）去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,在不降低精度的情况下减少了计算量。中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪效果,用自适应中值滤波（AM）代替普通的中值滤波,更好的保留了图像的细节,提高了去噪效果。利用IMMSE和AM自在图像去噪方面的优势,将两者有机地结合起来,提出了一种称之为IMMSE—AM的去噪算法。用IMMSE—AM对真实煤尘图像进行去噪处理,实验结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。     

基于区域特征的路面裂缝图像滤噪算法

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权区域滤波和自适应加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能够根据图像的区域特征自适应的滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

基于支持向量机的自适应均值滤波超声图像降噪

医学超声图像在成像过程中由于超声散射回波的相互干渉,导致所成图像中出现难以与器官、组织等人体结构区分的斑点噪声,给后期的临床诊断和图像后续处理带来了极大的不便。针对超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于支持向量机(SVM)的自适应均值滤波超声图像降噪模型。该方法利用SVM的分类特性,将超声图像中的噪声信号和非噪声信号作出区分,再将SVM的分类结果和均值滤波相结合去对噪声图像进行去噪。这样可以保证医学含噪图像的组织区域和细节特征做到最大保留,噪声区域获得最大的平滑处理。在实验部分,通过对物理体膜和人体超声肝脏图像分别进行实验,结果表明,该方法可以有效抑制并降低超声图像中的斑点噪声,并保留了其边缘特征,使得去噪图像的信噪比显著增加,是一种有效的医学超声图像降噪方法。     

自适应SUSAN扩散的超声图像去噪算法

为了降低超声图像斑点噪声的影响,提出一种自适应SUSAN(ASUSAN)扩散的超声图像去噪算法.通过引入SUSAN算法检测出图像的边缘,然后采用K均值法对模板区域特征值进行分类,自适应获得图像的全斑点噪声区域和相关参数,最后将SUSAN算法与非线性扩散方法相结合,提出一种新的扩散方程对图像进行非线性去噪.实验证明,相比于其他的各向异性扩散算法,本算法能得到更高的PSNR值和FOM值以及更小的MSE值,且在细节保留方面也能取得更好的效果.     

基于CCD图像处理的焊缝识别技术研究

在分析焊缝的CCD数字图像信息的基础上,提出了优化的图像处理和焊缝提取算法,有效地实现了焊缝的识别。对图像进行预处理,设计了扩展的自适应中值滤波器以去除噪声和干扰;提出了改进的自适应阈值分割法(Otsu)对图像进行二值化,得到二值图像;选择Roberts算子识别焊缝边缘信息,并采用Hough变换获取焊缝中心线,得到焊缝的坐标值。在VC++平台上分析和处理焊缝图像,实现上述算法,结果表明,所设计算法不仅能够快速、准确地识别焊缝,而且具有计算量小、实时性强的优点,有很高的理论和应用价值。     

图像预处理算法的FPGA实现

针对图像数据量大、噪点多、边缘轮廓模糊等关键技术问题,设计了一套基于现场可编程门阵列(FPGA)的实时图像预处理系统,并在FPGA上实现了图像预处理综合算法.采集到的图像经过灰度转换算法,降低了数据量;边缘提取前加入中值滤波算法,去除了噪点;边缘提取后,为了使边缘的连贯性和轮廓加强,加入了形态学滤波算法,保证后续图像处...     

Feature and border extraction of tissue regions in medical ultrasonic images

Today, information obtained from such medical images as X rays, CT, and MRI, as well as ultrasonic images, is important for diagnosis. In particular, an ultrasonic image has the merits of safety, low cost, and simplicity of the machine. On the other hand, ultrasonic images are sometimes poor in quality because of electronic characteristics and speckle noise of the ultrasound equipment. Therefore, diagnosis by ultrasonic imaging has been dependent mainly on the judgment of doctors. It is necessary to develop an automatic diagnosis method based on qualitative evaluation. In this paper, we present a novel method of region extraction using statistical characteristics of the echo speckle pattern in ultrasonic imaging. The discriminating function is defined to recognize the similarity of the statistical characteristics. It is based on a multidimensional autoregressive model. Using the proposed region extraction method, it is possible to discriminate and extract different regions in one image. We also propose a method to extract the border of the tissue region as an application of the regional extraction method. Finally, we have evaluated these methods by analyzing ultrasonic images including regions of the tissue in the human body and simulated data. © 1998 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 124(2): 29–35, 1998     

针对纵向纹理的图像自适应滤波算法

在对纸张或电池片计数时,采集的侧边图像呈纵向条纹状。在对其滤波时,传统滤波算法往往造成边缘图像模糊。为解决上述问题,设计了一种针对电池片纵向纹理的自适应模板滤波算法,根据图像灰度确定阈值,寻找边缘像素点进行排除,并对其余部分根据周边像素点灰度值建立自适应模板。从滤波前后的灰度值曲线图可见,算法在边缘位置的处理效果好,处理后的图像灰度平滑性高,具有实用价值。     

Optimum watermark detection of ultrasonic echo medical images

To prevent unauthorized access to a person's medical images, it is widely acknowledged that the security features of confidentiality, availability and integrity should be in place. This paper proposes the watermarking of ultrasonic echo images together with optimal watermark detection, in which pseudorandom noise is added to the images for integrity. The optimum watermark detection is the integration of the generalized Gaussian distribution (ρ‐GGD) and the Cauchy distribution. The results show that the proposed method gives good detection performance. The proposed method not merely achieves optimum detection using the Rao test but also leads to the highest detection probability with JPEG2000 compression. Compared with other detection methods, our proposed method exhibits better watermark detection performance even when the watermark‐to‐document ratio (WDR) is −50 dB. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于直方图特性的图像去噪方法

传统的图像去噪方法在去噪过程中往往导致处理过后的图像模糊不清,且残留的信号噪声较大.为有效去除噪声又不至图像模糊,本文针对多幅图像加噪声后的直方图进行了分析,提出了一种利用图像直方图特性去除噪声的算法,对加入噪声后的直方图进行扫描和灰度值变换以调整原噪声图像的灰度,使得噪声融入背景.最后利用中值滤波进行残留噪点的消除.实验结果表明,该算法不仅可以使得图像能有效去除噪声,而且图像的质量有较大幅度的提高.     

基于均值滤波和小波分析的图像去噪

由于均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息,从而导致整幅图像的模糊不清,而小波分析在图像处理中具有较强的图像增强能力,故而采用两种滤波方法的结合来处理含噪图像。通过实验证明,该法在处理含噪图像时,不仅很好地降低了噪声,而且还较好地保留了原图像的边缘等细节信息,使得图像的对比度增强,增进了图像的视觉效果。两者的有机结合使得图像的去噪效果比单独使用其中一种更优。     

一种改进的去除灰度图像椒盐噪声方法的研究

针对传统中值滤波算法（SM）在滤除高密度椒盐噪声时存在滤除不完全和使边缘细节变得模糊的不足,提出了一种改进自适应中值滤波法,该方法在计算像素点4邻域均值与检测点的灰度差值后,将此差值同一个自适应调整的阈值进行比较,若差值大于阈值则为噪声,否则为信号点。实验表明,该方法比传统方法去噪效果较好,对噪声密度在30％以上的图像,去噪后可使图像峰值信噪比（PSNR）达到20dB以上,均方误差（MSE）在100以内。     

卫星云图修复方法研究与实现

针对卫星云图中不可避免的丢线现象,基于中值滤波的基本思想,提出一种结合霍夫变换的图像修复方法.该方法在定位丢线位置的基础上,仅采集垂直方向邻域像素点,并根据窗内异常点个数自适应调整窗口尺寸进行修复.从卫星云图处理实时性要求高、主观视觉效果和客观评价标准3个方面,对传统整体变分、自适应滑动平均、结合霍夫变换的自适应中值滤波3种修复方法进行比较.通过仿真结果表明,这种根据丢线分布特征改进后的中值滤波方法更适合修复卫星云图中的丟线.