基于改進ＰＣＮＮ的超聲圖像增強算法

2014年12月29日15:47:57 本網站我要評論(2)字號：T | T | T

摘　　　要：目前國內外已經有很多學者對超聲圖像的增強算法進行了一些研究，但是由于超聲圖像的成像特點使圖像本身存在著斑點噪聲大，對比度低，亮度不均勻等問題，使得這一領域的研究進展比較緩慢，大多數實用的超聲圖像處理技術仍需要人工交互才能完成對圖像的處理。將脈沖耦合神經網絡（ＰｕｌｓｅＣｏｕｐｌｅｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＰＣＮＮ）引入到醫學超聲圖像的處理中，利用脈沖耦合神經網絡的生物學背景，提出了一種基于ＰＣＮＮ的超聲圖像增強算法。

在該增強算法中，通過構造閾值來模擬馬赫帶效應，使得輸出的結果能夠反映人眼的某些視覺特性。經過計算機仿真，該算法在超聲圖像處理中取得了較好的效果，能夠為臨床診斷提供內容清晰的超聲圖像，便于醫生觀察病變部位，并對超聲圖像進一步分析和處理。

關　鍵　詞：超聲圖像；脈沖耦合神經網絡；增強算法；馬赫帶效應

１　引　言

超聲成像技術由于其廉價、快速、無輻射等優點而被廣泛應用于醫學臨床診斷當中。但在對超聲圖像處理時，因為圖像本身顏色偏暗，對比度低，局部的分辨率低，導致有些細節不明顯而無法為人眼識別，在一定程度上制約了診斷效果。

目前，國內外已有很多學者對超聲圖像的增強算法進行了一些研究。Ａｂｄ－Ｅｌｍｏｎｉｅｍ等［１］提出一種基于非線性連續擴散模型（ＮｏｎｌｉｎｅａｒＣｏｈｅｒｅｎｔＤｉｆｆｕｓｉｏｎ，ＮＣＤ）進行超聲圖像的斑點消除和連續增強處理。Ｂｏｕｋｅｒｏｕｉ等［２］研究了一種基于超聲圖像特征的方法來增強有噪聲的超聲圖像。陳文山等［３］提出了一種基于相似度測量的醫學超聲圖像對比度增強方法。郭敏等［４］將小波變換引入到了超聲圖像的處理中，提出了一種基于小波變換的醫學超聲圖像去噪及增強方法。盡管出現了眾多的圖像增強方法，但上述文獻中的方法大多數僅考慮到超聲圖像的成像原理和圖像本身的特點，對超聲圖像進行增強運算處理，本文結合超聲圖像的特點，利用脈沖耦合神經網絡（ＰＣＮＮ）的生物學背景，提出了一種基于ＰＣＮＮ的超聲圖像增強算法。

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基于改進ＰＣＮＮ的超聲圖像增強算法

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