基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

被引:14
作者
王绍波 [1 ]
郭业才 [2 ,3 ]
高敏 [3 ]
刘振兴 [3 ]
赵雪清 [3 ]
机构
[1] 安徽理工大学医学院
[2] 南京信息工程大学电子与信息工程学院
[3] 安徽理工大学电气与信息工程学院
关键词
超声医学图像; 脉冲耦合神经网络(PCNN); 小波变换(WT); 模糊算法; 斑点噪声;
D O I
10.16136/j.joel.2010.03.033
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。
引用
收藏
页码:476 / 480
页数:5
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