换一批基于Contourlet变换和非线性扩散的IVUS图像去噪
IVUS Image Denoising Based on Contourlet Transform and Nonlinear Diffusion
摘要血管内超声(IVUS)图像的分割对于动脉粥样硬化疾病的研究和介入治疗具有重要的意义,但由于其自身存在斑点噪声,从而严重影响图像自动分割的准确性和速度.提出一种基于Contourlet变换和非线性扩散的斑点去除算法(CTND);利用自适应的对比度因子,在Contourlet域直接对IVUS图像各方向子带进行非线性扩散滤波,而不需要同态处理.实验结果表明,这种算法在保持IVUS图像强、弱边缘的同时,能有效地去除斑点噪声,并为图像外膜的提取奠定良好的基础.
更多相关知识
- 浏览148
- 被引7
- 下载8
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
