Speckle Noise Reduction Method based on Adaptive Soft Threshold Method using Speckle Noise Modeling

摘要

本研究はスペックルモデリングに基づいて合成された超音波画像（US Image）を用いた雑音除去手法rnを提案する。研究は大きく分けてスペックルを含むUS画像の合成、適用的なウエーブレットの開催を用いた雑音rn除去の二つで構成されている。最初に多項式展開に基づいてスペックル雑音が入った評価画像からUS画像合成のrnモデリングを行った。多項式を用いることによってUSプロープの各素子間の輝度値を特定できる。次に、ウエーrnブレット変換によるパワースペクトル分布から開催を決定し、雑音除去能力を向上せる。ここでスペックルの分散rn値を変化させながら統計的に雑音除去の特徴を確認する。決定された開値はウエーブレット逆変換するときスペッrnクル雑音の除去能力が良いことが確認された。次に、従来手法と提案手法の輪郭抽出に対して定量的な評価を行う。%A Speckle noise reduction method which based on adaptive soft thresholding method of wavelet transform is proposed with synthetic Ultrasound images (US). This paper proposed two preprocessing the one is modeling of US image which contains speckle noise and the other is noise reduction based on wavelet thresholding. First, we performed the sectoral interpolation for the modeling of synthetic US image which is added speckle noise. Second, the noise reduction properties with changing the derivation of speckle noise are evaluated. The result shows that proposed noise reduction method has a good performance for speckle reduction. And its properties are comparing with conventional threshold method, such as soft and hard threshold.