自适应SUSAN扩散的超声图像去噪算法

摘要

为了降低超声图像斑点噪声的影响,提出一种自适应SUSAN(ASUSAN)扩散的超声图像去噪算法。通过引入SUSAN算法检测出图像的边缘,然后采用K均值法对模板区域特征值进行分类,自适应获得图像的全斑点噪声区域和相关参数,最后将SUSAN算法与非线性扩散方法相结合,提出一种新的扩散方程对图像进行非线性去噪。实验证明,相比于其他的各向异性扩散算法,本算法能得到更高的PSNR值和FOM值以及更小的MSE值,且在细节保留方面也能取得更好的效果。