【摘 要】
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针对医学超声图像斑点噪声,提出一种基于期望最大化(EM)框架的去斑算法。先从超声I/Q图像中提取实部;然后从该实部图像中"盲估计"出系统的点扩散函数;最后利用EM算法,在维纳滤波和各向异性扩散间进行迭代,从而获得去斑后的超声图像。对不同信噪比的仿真图像和实际图像采用本文方法和现有方法进行比较实验,结果表明,采用本文方法可将超声图像的斑点信噪比和边界保留指数平均提高1.94和7.52倍,归一化均方差
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针对医学超声图像斑点噪声,提出一种基于期望最大化(EM)框架的去斑算法。先从超声I/Q图像中提取实部;然后从该实部图像中"盲估计"出系统的点扩散函数;最后利用EM算法,在维纳滤波和各向异性扩散间进行迭代,从而获得去斑后的超声图像。对不同信噪比的仿真图像和实际图像采用本文方法和现有方法进行比较实验,结果表明,采用本文方法可将超声图像的斑点信噪比和边界保留指数平均提高1.94和7.52倍,归一化均方差平均降低3.95倍,性能指标优于现有方法。
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