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摘要
目的提出一种各向异性扩散滤波器的扩散参数选取方法,提高滤波器的灵活性和稳定性。方法使用二状态的瑞利、高斯混合分布对超声图像灰度分布进行拟合,并采用期望值最大化(expectation maximization,EM)算法实现混合分布的分解;根据分解结果预测图像中斑点噪声均匀分布的区域;通过对均匀区域统计特性的分析获取各向异性扩散的扩散参数。结果通过与两种改进扩散参数选取的滤波方法对比,基于EM算法的混合分布分解能够准确地估计扩散参数,使滤波结果在噪声消除和边缘保持上达到有效的平衡。结论基于EM算法参数估计的各向异性扩散是一种有效的超声图像去噪方法。
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