基于邊緣擴(kuò)散的醫(yī)學(xué)圖像非線性去噪算法

摘要：在對(duì)醫(yī)學(xué)圖像去噪的同時(shí)保留邊緣信息，對(duì)于后期的診斷具有重要的意義。分析了PM和catte算法以及它們的不足，提出了一種基于邊緣擴(kuò)散的非線性去噪方法，通過邊緣檢測(cè)把圖像分為邊緣和非邊緣兩部分，非邊緣區(qū)域通過各向同性算法去噪；邊緣區(qū)域通過各向異性算法去噪，改進(jìn)擴(kuò)散形式，只沿邊緣方向擴(kuò)散去噪。實(shí)驗(yàn)表明該方法非常有效，帶噪聲的醫(yī)學(xué)圖像經(jīng)過改進(jìn)后的算法去噪處理，圖像質(zhì)量得到明顯的改善。