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基于邊緣激勵(lì)的超聲檢測(cè)影像質(zhì)量提升機(jī)制

發(fā)布時(shí)間:2022-01-13 18:40
  現(xiàn)有的超聲影像存在大量相干斑噪聲與高密度影的白色強(qiáng)回聲,導(dǎo)致顯示質(zhì)量不佳。為了有效地提升超聲檢查影像的顯示質(zhì)量與清晰度,本文在視覺(jué)注意機(jī)制下提出了一種邊緣激勵(lì)的超聲影像質(zhì)量提升方法,該方法設(shè)計(jì)的加權(quán)自適應(yīng)尺度局部邊緣定位算法,能夠在有效定位邊界的同時(shí),抑制相干斑雜波。臨床效果分析結(jié)果表明,本文提出的算法具有良好的質(zhì)量提升性能,能夠針對(duì)不同角度不同場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定而快速清晰顯示,適合各種低成本超聲影像設(shè)備。 

【文章來(lái)源】:中國(guó)醫(yī)療設(shè)備. 2020,35(07)

【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)

【部分圖文】:

基于邊緣激勵(lì)的超聲檢測(cè)影像質(zhì)量提升機(jī)制


不同算法結(jié)果的定性對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于精確直方圖規(guī)格化的醫(yī)學(xué)超聲圖像增強(qiáng)[J]. 李華美,汪天富,林江莉,李德玉.  中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2008(02)
[4]基于PSNR與SSIM聯(lián)合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[J]. 佟雨兵,張其善,祁云平.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2006(12)
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碩士論文
[1]基于梯度的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究[D]. 李紅芳.西安科技大學(xué) 2012
[2]小波變換在超聲圖像處理中的研究與應(yīng)用[D]. 潘昭.中南大學(xué) 2011



本文編號(hào):3586949

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