一种应用混合先验对医学超声波图像斑点噪声减少的方法  

SPECKLE NOISE REDUCTION OF MEDICAL ULTRASOUND IMAGES USING MIXTURE PRIORS

作　　者：方敬[1] 

机构地区：[1]山东师范大学物理与电子科学学院,济南250014

出　　处：《山东师范大学学报（自然科学版）》2010年第4期67-69,共3页Journal of Shandong Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目（60572105）.

摘　　要：斑点噪声是超声波图像中的固有噪声，文中提出几种多尺度非线性阈值用于抑制斑点噪声．首先将图像进行对数转换，真实图像经对数变换后的小波系数被模拟为空噪部分和噪声图像之和．假定空噪部分有一些局部混合分布，并且噪声是高斯噪声或瑞利噪声．我们采用最小均方误差和平均最大后验估计来减少噪声，应用高斯和拉普拉斯混合分布来表征空噪声图像的小波系数，应用期望最大化算法和局部信息来估计混合分布的参数．仿真结果表明本文提出的方法能够在有效去除斑点噪声的同时很好的保留图像细节．Speckle noise is an inherent nature of ultrasound images. In this paper, we propose several multiscale nonlinear thresholding methods for ultrasound speckle suppression. We get the logarithmic transformation of image. The wavelet coefficients of the logarithm of image are modeled as the sum of a noise - free component plus an independent noise. Assuming that the noise -free component has some local mixture distribution, and the noise is either Gaussian or Rayleigh, we derive the minimum mean squared error （MMSE） and the averaged maximum a posteriori （AMAP） estimators for noise reduction. We use Gaussian and Laplacian mixture distribution to characterize each noise - free wavelet coefficient. We estimate the parameters of the mixture distribution using the expectation maximization algorithm and local neighbors. The simulation results show that our method can effectively remove speckle noise while preserving image details.

关 键 词：图像增强 超声波图像 斑点减少 混合优先 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]