【摘 要】
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在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小
【机 构】
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安徽理工大学医学院; 南京信息工程大学电子与信息工程学院; 安徽理工大学电气与信息工程学院;
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK2009410);全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(200753);江苏省高等学校自然科学基金资助项目(08KJB510010,07KJB510068);江苏省“六大人才高峰”培养对象资金助项目南京信息工程校级科研机构创新团队启动资金资助项目(JG0803,TD0810)
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在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。
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