中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法

摘要：

医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息.针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法.将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程.应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率.实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准.实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求.

关键词：医学图像、PM算法、Catte-PM算法、中值滤波、绝对偏差中值

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技厅支撑计划项目2011GZ0171

在线出版日期：2014-03-03（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：145-148