换一批摘要超声图像中的斑点噪声，降低图像分辨率和对比度，不利于后续图像处理。本文基于最大后验概率（Maximum A Posteriori ，MAP）推导出一种新的超声图像分解算法，将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像。使用六组不同的参数值，对 Field II 仿真的超声图像进行分解试验，得出算法中比例参数对分解结果的影响规律。用该方法分解三幅人体超声图像，得到的真实图像平滑性好，且能较好的保留细节和边缘。本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪，且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等。
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关键词
超声图像分解最大后验概率估计斑点噪声全变差去噪image decompositionmaximum a posterior estimationspeckle noisetotal variation denoising
分类号
TP391.41
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.008
发布时间
2014-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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