一种基于BP神经网络的自适应双边滤波的超声图像降噪的方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络的自适应双边滤波的超声图像降噪的方法，属于图像处理技术领域。本发明将整幅超声图像区分为斑点噪声区域和组织区域；接着通过获得的相似度值得到其对应的自适应阈值，然后将自适应阈值作为BP神经网络的标签，训练出具有预测阈值能力的BP神经网络，再利用BP神经网络预测阈值；最后根据BP神经网络预测的阈值来自适应的调整双边滤波器的自适应阈值，使得双边滤波器能对超声图像的不同区域进行区别性滤波。本发明解决了人工提取对比区域和计算滤波器的阈值时的繁琐步骤的问题。本发明的方法可以有效的抑制超声图像中的斑点噪声、保留超声图像的边缘特征，提高超声图像的质量。