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一種量子啟發的醫學超聲圖像去斑方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410148010.X

申請日:

2014.04.14

公開號:

CN103955894A

公開日:

2014.07.30

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 5/00申請日:20140414|||公開
IPC分類號: G06T5/00 主分類號: G06T5/00
申請人: 武漢科技大學
發明人: 付曉薇; 王奕; 陳黎; 田菁; 陳芳
地址: 430081 湖北省武漢市和平大道947號
優先權:
專利代理機構: 杭州宇信知識產權代理事務所(普通合伙) 33231 代理人: 張宇娟
PDF完整版下載: PDF下載
法律狀態
申請(專利)號:

CN201410148010.X

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.04.19|||2014.10.22|||2014.07.30

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種量子啟發的醫學超聲圖像去斑方法,具體為:將含有斑點噪聲的醫學超聲圖像輸入;進行對數變換,將乘性噪聲圖像轉化為加性噪聲圖像;進行復小波變換,將圖像灰度值轉化為小波系數;估計噪聲方差、理想圖像信號概率密度函數的方差和平滑參數,獲得噪聲統計模型和理想圖像信號的統計模型;根據量子啟發的理論計算自適應調整閾值,對小波系數進行軟閾值處理得到理想圖像信號的小波系數估計值;用理想圖像信號的小波系數估計值進行復小波重構,得到圖像;最后對圖像進行指數變換補償第一步的對數變換,獲得去斑后的圖像。本發明能夠在有效去除醫學超聲圖像的斑點噪聲的基礎上很好地保持圖像中的組織細節,對醫學診療有很好的輔助作用。

權利要求書

權利要求書
1.  一種量子啟發的醫學超聲圖像去斑方法,其特征在于,包括以下步驟: 
S1、對輸入的乘性含斑超聲圖像經過對數變換得到加性含噪圖像; 
S2、對加性含噪圖像做復小波分解,得到小波系數; 
S3、自適應性參數選取:計算噪聲方差、理想圖像信號小波系數概率密度函數的方差和平滑參數; 
S4、選取自適應性參數計算量子啟發的自適應調整閾值,對小波系數進行軟閾值處理得到理想圖像信號的小波系數估計值; 
S5、用理想圖像信號的小波系數估計值進行復小波重構,得到經過軟閾值處理后的小波系數估計值所對應的圖像灰度值; 
S6、對圖像灰度值進行指數變換,補償步驟S1中的對數變換,獲得完整的去斑操作后的醫學超聲圖像。 

2.  根據權利要求1所述的醫學超聲圖像去斑方法,其特征在于,所述步驟S3中,計算噪聲方差σn包括: 
所述加性含噪圖像的小波系數Y是理想圖像信號小波系數X和噪聲小波系數N的疊加,即Y=X+N; 
復數N服從方差為σn的高斯分布,對于不同的輸入圖像I,其噪聲小波系數N的概率密度函數不同,即N服從不同方差σn的高斯分布;用高頻子帶Y第一層45°方向上的小波系數的模得到噪聲方差σn。

3.  根據權利要求1所述的醫學超聲圖像去斑方法,其特征在于,所述步驟S3中: 
S32、使用最小二乘法計算理想圖像信號小波系數概率密度函數的方差σ和平滑參數S: 
復數X服從帶平滑參數S、方差為σ的改進的拉普拉斯分布;Xr是X的實部,Xi是X的虛部: 

對于不同的輸入圖像I,其理想圖像信號小波系數X的概率密度函數不同,即X服從不同平滑參數S、方差σ的改進的拉普拉斯分布,用高頻子帶Y第二層每個方向上的小波系數的模,通過最小二乘曲線擬合方法,得到每個方向上小波系數的概率密度函數的參數σ和S的擬合初始值為: S∈[1,4]。 

4.  根據權利要求1-3中任一所述的醫學超聲圖像去斑方法,其特征在于,所述步驟S4中:為了在去除噪聲的同時盡可能地保持圖像細節,加入基于量子理論的調整閾值,最終得到的閾值為 

其中,Yr、Yi分別是Y的實部和虛部,ΔTQSP為調整閾值;所述ΔTQSP的計算如下:ΔTQSP=cos2(NC(m,n)×(π/2))×OCIdir, 
其中:方向dir上父子帶小波系數的乘積Cdir是信號與噪聲兩種量子態的疊加;(m,n)是小波系數的空間位置,和分別是第一尺度和第二尺度的方向dir上高頻子帶小波系數的模,其乘積表示為: NCdir表示歸一化的Cdir;其中OCI為觀察者強度參數:和分別是圖像高 頻子帶小波系數Y在方向dir上第一尺度和第二尺度的信息熵;w是含噪圖像中以空間位置(m,n)的像素為中心的11×11的窗口,μ(w)和σ(w)分別表示區域w的均值和標準差;cv是圖像的局部變異系數構成的矩陣,定義為cv(m,n)=μ(w)/σ(w);ncv是歸一化后的變異系數矩陣cv。 

關 鍵 詞:
一種 量子 啟發 醫學 超聲 圖像 方法
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