一种超声图像斑点噪声去除方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711275034.1
IPC分类号：G06T5/00;G06T5/10;G06T5/50
申请日期：
2017-12-06
申请人：
西南科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种超声图像斑点噪声去除方法
申请号	CN201711275034.1	申请日期	2017-12-06
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-05-11	公开/公告号	CN108022220A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;T;5;/;1;0;;;G;0;6;T;5;/;5;0查看分类表>
申请人	西南科技大学	申请人地址	四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西南科技大学	当前权利人	西南科技大学
发明人	周颖玥;臧红彬;方宏道
代理机构	成都方圆聿联专利代理事务所（普通合伙）	代理人	曹少华

摘要

本发明公开了一种超声图像斑点噪声去除方法，在首次迭代中，利用噪声图像作为模型的输入，经过贝叶斯非局部平均滤波模型的滤波后得到了一幅粗糙的去斑图像；在第二次迭代中，将已获得的去斑图像作为滤波模型的输入，得到一幅更好的去斑图像；重复迭代过程，直到迭代次数达到预设的值为止。通过良性的迭代滤波过程最终输出一幅较好的去斑图像。本发明的优点在于：抑制了斑点噪声给临床诊断或后续图像处理带来的不良影响。结合斑点噪声的统计特性，推算出贝叶斯非局部平均滤波模型中的条件概率密度函数值，通过良性的迭代滤波过程将输出较好的去斑图像。为了降低算法的时间复杂度，采用块滤波、预选块及控制迭代次数三种手段，使得方法可以实用化。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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