【摘 要】
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在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ul
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院,安徽理工大学医学院
【基金项目】
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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);江苏省“六大人才高峰”培养对象资助项目(2008026);安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2009A096)
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在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.
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