基于K均值聚类NL_MEANS算法的超声图像去噪

摘要：

针对超声图像中的斑点噪声抑制问题,分析了经典的NL_MEANS算法去噪,提出了一种改进的算法——基于K均值聚类的NL_ MEANS算法.通过引入聚类化的思想先将图像中的信息合理分类,使得分类信息具有较高的相似度,类间具有较低的相似度,利用NL_MEANS算法对分类后的图像进行去噪处理.改进算法抑制了斑点噪声,消除了传统NL MEANS算法产生的人工伪影,保持了图像边缘和纹理信息的清晰度,实验结果表明了改进算法的有效性.

关键词：超声图像、Speckle噪声、人工伪影、NL-means算法、K均值聚类

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61136002

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：939-942