超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散

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1、第47卷第1期复旦学报(自然科学版)Vol.47No.12008年2月JournalofFudanUniversity(NaturalScience)Feb.2008文章编号:04277104(2008)01007005超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散林其忠,余建国,王威琪(复旦大学电子工程系,上海200433)摘要:结合非线性各向异性扩散和斑点噪声的限制,有效抑制临床超声图像斑点噪声.基于最小均方误差方法得到瞬时方差系数作为边缘检测器去控制扩散方程,并将经过对数压缩的斑点噪声模型限制通过附加能动项引入,通过能量

2、最小化,自动估计附加能动项最优权值.仿真图像和临床超声图像实验证实,该算法能有效抑制斑点噪声、保留纹理信息.关键词:超声图像;斑点噪声;各向异性扩散中图分类号:TN929.533文献标识码:A相对其他成像技术,超声成像技术具有成本低廉、使用方便、无损检测、实时成像等优点,在医学诊断领域获得了广泛应用.然而,超声成像的相干特性导致超声图像固有的斑点噪声,斑点噪声降低了图像质量,尤其是掩盖了图像某些细节信息,给图像的边缘检测、特征提取等后续处理带来困难.因此,抑制斑点噪声,改善图像质量是超声图像分析的重要预处理环节.[1]针

3、对超声图像斑点噪声抑制的问题,已经提出了很多方法.Dutt等基于K分布统计模型,提出直接应用于对数压缩超声图像的非锐化掩模滤波,由于要估计出用于量化斑点噪声形成程度的方差和动态范围参数,而实际应用中动态范围参数不易获取而难以推广,同时还存在滤波器对窗口的大小和形状敏感等[2][3]问题.Donoho提出小波软阈值收缩去噪方法,以及对小波阈值的改进算法,处理基于高斯分布的加性噪声取得很好的结果;但用于对数压缩的超声图像效果不甚理想,其主要原因在于将对数压缩超声图像的[4]斑点噪声过于简单地假定为高斯白噪声分布.基于尺度空间理论和偏微分方

4、程的非线性各向异性扩散[57][5]滤波器抑制噪声均取得不错的结果:Weickert讨论了非线性各向异性扩散滤波器的理论基础,尺度[6]空间特性,数值分析及应用;Yu提出改进的各向异性扩散滤波器(specklereducinganisotropicdiffusion,SRAD),基于最小均方误差方法,推导出瞬时方差系数作为边缘检测器,抑制斑点噪声优于传统滤波器,[7]但存在着迭代次数和斑点噪声尺度函数的最优估计等问题.Krissian引入了斑点噪声限制,进一步改进各向异性扩散滤波器,保证满意的滤波结果,但存在着算法时间长,边缘方向和

5、轮廓方向的扩散强度有待于最优估计等问题.本文致力于结合Krissian和Yu改进的各向异性扩散滤波器二者的优点,将经过对数压缩的斑点噪声模型通过附加能动项引入SRAD中,通过能量最小化,估计附加能动项最优权值,保证满意的滤波结果,同时解决SRAD受迭代次数和斑点噪声尺度函数影响很大等问题.1原理与方法1.1超声图像斑点噪声的模型斑点噪声模型依赖于超声扫描断层内的散射体密度、空间分布以及超声成像系统的特性.若散射体密度(每分辨元散射体数目)>10,即存在着大量的随机分布的散射体,则背向散射信号的幅度服从瑞利分布,如血流细胞就是这种散

6、射体的典型例子;若散射体密度很小或散射体之间的相互干涉使得有效的散射体密度[1]减小,则背向散射信号的幅度服从K分布(瑞利分布可视为K分布的特例).临床超声成像系统内置了非线性信号处理(如对数压缩,低通滤波等),压缩回波包络信号的动态范围以适应显示设备的小动态范围.非收稿日期:20070322基金项目:上海市科委基金资助项目(054119611)作者简介:林其忠(1981),男,硕士研究生;通讯联系人余建国教授,博士生导师.第1期林其忠等:超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散71线性压缩完全改变了回波包络信号的统计特性

7、,如若回波包络信号服从瑞利分布,则经过对数压缩后呈FT(FisherTippet)分布,FT分布的噪声可视为高斯白噪声受到异常数据点(outlier)的污染,简单地假定为与信[48]号无关的高斯加性噪声,将锐减滤波器的性能;回波包络信号一般服从K分布,遗憾的是,服从K分布的[1][910]回波包络信号经对数压缩后的密度函数表达式十分复杂.Loupas指出对数压缩超声图像(即超声显示设备图像)斑点噪声是与信号相关的噪声,提出显式对数压缩超声图像仿真模型:u0=u+un;(1)u为原信号,u0为观测信号,n为零均值标准方差为n

8、的高斯噪声.本文基于(1)式作为斑点噪声模型.1.2非线性各向异性扩散It=div[g(

9、I

10、)I];[11]各向异性扩散最初由Perona和Malik提出:g为非增光滑扩散函数,控制扩I(t=0)=I0;散方程的

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