[發明專利]基于PCNN的小波域超聲醫學圖像去噪方法

無效

• 申請號: 200910026613.1
• 申請日: 2009-05-05
• 公開（公告）號: CN101571949A
• 公開（公告）日: 2009-11-04
• 發明（設計）人: 郭業才;王紹波
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;A61B8/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 許 方

1.一種基于PCNN的小波域超聲醫學圖像去噪方法，其特征在于包括如下步驟：

第一步：將噪聲圖像經過對數變換得到對數圖像，使噪聲圖像中的斑點噪聲變為加性噪聲；

第二步：將第一步所述的對數圖像經過小波變換得到小波系數，提取小波系數絕對值的最大值w_max，并建立絕對值最大值矩陣W，下同。同時提取高頻小波系數的符號建立水平方向高頻系數符號矩陣sign(H)、垂直方向高頻系數符號矩陣sign(V)和對角方向高頻系數符號矩陣sign(D)，其中sign(·)表示取符號函數，H、V和D分別表示水平方向、垂直方向和對角方的高頻小波系數矩陣，下同；

第三步：將第二步所述的三個方向的高頻系數矩陣經過絕對值變換得到水平方向絕對值矩陣abs(H)、垂直方向絕對值矩陣abs(V)和對角方向絕對值矩陣abs(D)，將第二步所述的小波系數絕對值最大值矩陣W分別與水平方向、垂直方向和對角方向絕對值矩陣作差得到新的絕對值矩陣abs(H1)＝W-abs(H)、abs(V1)＝W-abs(V)和abs(D1)＝W-abs(D)，其中，abs(·)表示取絕對值，下同；

第四步：將第三步所述的新的絕對值矩陣abs(H1)、abs(V1)和abs(D1)經過脈沖耦合神經網絡PCNN迭代處理，對每次迭代滿足條件的小波系數增加閾值δ的倍數(倍數取0～1之間的值)來改變小波系數，當改變后的小波系數超過絕對值最大值w_max，則將該小波系數變為小波系數絕對值的最大值w_max；

第五步：采用第二步所述的小波系數絕對值的最大值矩陣W分別減去第四步所述的經過脈沖耦合神經網絡PCNN處理后的絕對值矩陣abs(H1)、abs(V1)和abs(D1)得到絕對值矩陣abs(H2)＝W-abs(H)、abs(V2)＝W-abs(H)和abs(D2)＝W-abs(H)，將第二步所述的水平方向高頻系數符號矩陣sign(H)與絕對值矩陣abs(H2)進行向量相乘；垂直方向高頻系數符號矩陣sign(V)與絕對值矩陣abs(V2)進行向量相乘；對角方向高頻系數符號矩陣sign(D)與絕對值矩陣abs(D2)進行向量相乘得到更新的小波系數；

第六步：將第五步所述的更新后的小波系數經過小波逆變換和指數變換得到去噪圖像。