基于K均值聚类NL-MEANS算法的超声图像去噪

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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。
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