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面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

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  • 2013-09-22
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标签: 面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

面向彩色手术显微图像的去噪算法改进

对于要求高保真的彩色手术显微图像,去除采集过程中引入的脉冲噪声是一项非常重要的任务。将自适应矢量中值滤波方法应用于彩色图像去噪,其效果非常理想。该方法可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小。先对图像各区域进行噪声检测,如果为非噪声区域,则不进行滤波;如果为噪声区域,则根据各区域受噪声污染状况自动确定滤波窗口尺寸。实验显示,采用自适应矢量中值滤波能有效滤除彩色显微图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法有明显优势。手术显微镜是一种常规医疗设备,主要供医院临床各科室进行显微手术。显微图像由计算机通过电子显微镜、图像采集卡实时采集得到,显微图像数据在采集过程中会受到来自显微镜和采集卡的脉冲噪声干扰,降低显微图像的质量。因此,去除脉冲噪声是准确诊疗的必要前提。消除图像中脉冲噪声的方法很多,其中小波变换【1】和各种中值滤波方法【2】用的较多,但对彩色图像较为有效的方法是矢量中值滤波。矢量中值滤波属于非线性滤波,在有效消除图像中脉冲噪声的同时,能够较好地保护图像边缘和细节。但矢量中值滤波多采用固定窗口对图像进行滤波,对于没有噪声污染的图像区域会因为滤波器本身的非线性造成该图像区域边缘和细节的损失;另外,对污染不均匀的图像,窗口尺寸也难确定。由此,提出了一种自适应矢量中值滤波方法。该方法首先进行噪声检测,以判断图像数据中的每一矢量点是否为噪声信号;对非噪声点不进行滤波处理,对噪声点则根据噪声干扰情况自动调整滤波窗口尺寸后再进行滤波。实验结果显示,该方法明显优于普通的矢量中值滤波,为消除彩色显微图像中的脉冲噪声提供了一条更为有效的途径。

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