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基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法
摘要
超声图像在医学诊断和治疗中有广泛的应用，但由于其成像原理的特殊性和设备的局限性，往往伴随着斑点噪声的出现。本文提出了一种基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法。该算法综合考虑了图像空间域和灰度域的信息，并利用贝叶斯框架进行噪声模型的建模和噪声特征的提取。实验结果表明，本文提出的算法在保持图像细节信息的同时有效地抑制了斑点噪声，具有实际应用价值。
关键词：贝叶斯非局部平均滤波；超声图像；斑点噪声；噪声模型；噪声特征
Abstract
Ultrasoundimaginghasbeenwidelyusedinmedicaldiagnosisandtreatment.However,duetothespecialnatureofitsimagingprincipleandequipmentlimitations,itoftencomeswithspecklenoise.Inthispaper,aspecklenoisesuppressionalgorithmforultrasonicimagesbasedonBayesiannon-localmeansfilteringisproposed.Thisalgorithmcomprehensivelyconsidersthespatialandgray-levelinformationoftheimage,andusestheBayesianframeworktomodelthenoiseandextractnoisefeatures.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmeffectivelysuppressesspecklenoisewhilepreservingtheimagedetails,andhaspracticalapplicationvalue.
Keywords:Bayesiannon-localmeansfiltering;ultrasonicimage;specklenoise;noisemodel;noisefeature
引言
超声图像在医学上应用广泛，是一种无创、安全、较为经济的诊断手段。但是，由于成像原理所决定，超声图像往往伴随着大量的斑点噪声，这会影响到图像的可视化效果、分割和测量结果的准确性，因此，斑点噪声的抑制一直是超声图像处理研究的重要问题。
超声图像噪声的类型很多，其中以斑点噪声最常见。斑点噪声通常是由于超声波反射和散射等过程引起的。在图像处理领域，针对斑点噪声的抑制方法也有很多，其中比较常见的方法包括滤波、分割和去噪等。
目前，关于斑点噪声的去除，非局部平均滤波是一种比较有效的算法之一。但是，传统的非局部平均滤波存在着一些问题，例如对于边缘信息的保护比较差，过滤效果受邻域大小影响大等。为了克服这些问题，本文提出了一种基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法，该算法能够很好地保护图像的细节信息。
算法设计
贝叶斯框架
贝叶斯框架是一种基于概率论的建模工具，用于处理不确定性因素和噪声。在本文中，我们采用贝叶斯框架对斑点噪声进行建模。假设超声图像I(x,y)中的每一个像素值i都可以看成是一个真实值s(x,y)和一个服从高斯分布的噪声n(x,y)的和，即：
i(x,y)=s(x,y)+n(x,y)
其中，n(x,y)服从均值为0，方差为σ^2的高斯分布，即n(x,y)~N(0,σ^2)。
非局部平均滤波
非局部平均滤波是一种常用的去噪算法。其基本思想是对当前像素的值进行平滑处理，使之与其周围像素的值保持一致。在传统的非局部平均滤波中，像素的相似性是根据它们在邻域内的距离进行计算的。但是，传统的非局部平均滤波存在着一些问题，例如对于边缘信息的保护比较差，过滤效果受邻域大小影响大等。
贝叶斯非局部平均滤波
为了解决传统非局部平均滤波的问题，本文提出了一种基于贝叶斯框架的非局部平均滤波算法。该算法综合利用了图像的空间和灰度信息，并使用贝叶斯框架建立了噪声模型和噪声特征。具体实现过程如下：
1.对于每个像素i(x,y)，构建一个以它为中心的邻域Ni(x,y)，其中邻域的大小取决于超声图像的分辨率和斑点噪声的强度。
2.对于每个邻域Ni(x,y)，计算与当前像素i(x,y)相似的像素j(x,y)的权值W(j)。具体计算方法为：
W(i,j)=exp(-D(i,j)/h^2)
其中，D(i,j)表示在邻域Ni(x,y)内i(x,y)与j(x,y)之间的差异度，h是平滑参数。
3.对于每个像素i(x,y)，计算它的去噪后的像素值Iro(i)：
Iro(i)=Σj∈Ni(x,y)W(i,j)I(j)/Σj∈Ni(x,y)W(i,j)