基于医学图像的有效中值滤波算法研究

                      本文对于由Visible  Human  所提供的人体CT  图像序列所形成的体数据场，提出了一种有效的快速中值滤波方法。中值滤波是一种非常有用的非线性滤波技术，能有效的抑制脉冲噪声、椒盐噪声等。针对于医学CT  图像中要滤除的噪声干扰，本文提出了一种有效的快速中值滤波方法。为了克服中值滤波的模糊边缘特征的缺点，先人工干预在边缘附近设置一阈值，构造一中间矩阵M，利用窗口内数据间的相关性，设计了快速的移动剔除过程，并在原排序基础上进行快速比较排序，缩减排序过程和次数，加快了滤波速度，一定程度地避免了边缘的模糊。关键词:  体数据；医学图像；中值滤波；边缘增强Abstract：Based  on  the  medical  slice  images  data  set  formed  from  Visible  Human,  this  paper  puts  forward  an  effective  and  accelerated  median  filtering  method.  Median  filtering  is  a  useful  nonlinear  filtering  technology.  It  can  remove  pulse  noise  and  jiaoyan  noise  effectively.  Aiming  at  the  noises  in  the  medical  CT  slice  images,  we  put  forward  this  effective  and  accelerated  median  filtering  method  in  this  paper.  In  order  to  overcome  the  disadvantage  that  median  filtering  always  blurs  the  fringe  characters  of  images,  a  threshold  value  is  set  firstlyaround  the  edge,  and  thereby  a  midway  matrix  M  is  constructed.  Meanwhile,  using  the  pertinence  of  these  data  in  this  window,  an  accelerated  eliminating  and  arraying  process  are  designed.  By  this  means,  we  successfully  reduce  the  course  and  number  of  arraying  and  speedup  the  filtering  and  avoid  blurring  the  edge  information.Key  words:  data  set;  medical  images;  median  filtering;  edge  restoration