【摘 要】
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本文提出了一种基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑方法.通过对对数变换的超声图像小波系数建模,提出了一种带自适应参数的概率分布函数.该方法充分考虑了小波系数的尺
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所,武汉科技大学计算机科学与技术学院,华中科技大学生命科学与技术学院图像信息与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60672057,60804031);国家863技术研究发展计划(No.2007AA12Z166);中国科学院模式识别国家重点实验室开放课基金
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本文提出了一种基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑方法.通过对对数变换的超声图像小波系数建模,提出了一种带自适应参数的概率分布函数.该方法充分考虑了小波系数的尺度间相关性,利用父-子代小波系数的归一化乘积,首次在高频子带中引入量子衍生信号与噪声出现概率.并利用贝叶斯估计理论,提出了一种基于量子衍生参数估计的自适应收缩函数.实验结果表明本方法较相关算法具有更好图像细节保持能力,去斑效果显著.
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