伊欣
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
- 供职机构：西安工程大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学电子电信天文地球更多>>
- 基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪被引量：6
- 2012年
- 图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明:在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。
- 李云红伊欣
- 关键词：图像去噪维纳滤波小波包变换阈值
- 基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法被引量：12
- 2012年
- 分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值。然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正。最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像。结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9dB。该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量。
- 李云红伊欣
- 关键词：斑点噪声维纳滤波脉冲耦合神经网络小波变换
- 基于小波融合技术的医学图像增强方法被引量：3
- 2013年
- 为了改善医学图像质量,在分析小波变换原理的基础上,根据医学图像的成像特征,提出了一种基于小波融合技术的医学图像增强方法。首先,对待增强图像进行多层小波变换处理,获取各个频率的小波系数。然后分别对各频率系数进行相应的处理后,进行小波重构并进行对比度增强处理,获得增强图像1;同时对待增强图像进行对数变换和对比度拉伸处理,获得增强图像2。最后将增强图像1和增强图像2变换至小波域进行图像融合处理,以获得最终的增强图像。结果表明:本文提出的增强方法具有明显的增强效果。该增强方法能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,达到较好的增强效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。
- 李云红梁高鸣伊欣屈海涛
- 关键词：医学图像小波变换小波融合
- 基于小波变换的医学图像增强系统研究
- 随着数字化成像技术的不断成熟，数字图像处理技术俨然已经成为计算机辅助检测和计算机辅助诊断的重要手段之一。医学图像增强技术不但是医学图像处理的基础，更是医学图像处理与分析中一个重要的研究课题。图像增强技术广泛应用于医疗影像...
- 伊欣
- 关键词：医学图像图像增强小波变换脉冲耦合神经网络维纳滤波
