[发明专利]用截尾中值滤波实现的最频值各向异性图像平滑方法

说明书

(一)技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种既可去除图像噪声又能保持图像边缘的平滑方法。

(二)背景技术

在医学图像、雷达图像、遥感图像中常常叠加一些噪声，这些噪声严重影响图像质量，降低成像系统对目标的分辨能力，影响对图像性质或特征的理解、检测与提取，限制了图像的应用。因此采取有效措施，去处或降低噪声的影响一直是一个重要的研究课题。

图像去噪或降噪亦称为图像平滑，一般要求在有效抑制噪声的同时，要保留图像有用的细节信息，如保持图像边缘、锐角等，这就为图像平滑算法带来了难度。

例如，在医学超声成像中，由于相干波叠加造成的散斑噪声对超声图像影响严重，降低了超声成像系统对目标的分辨能力，影响了人们对图像的理解和特征的自动检测与提取，限制了医学超声图像在临床诊断中的应用。对超声图像进行去噪处理，是医学超声图像处理的重要环节，因此对散斑噪声抑制技术的研究一直是国内外超声成像技术的重要课题。

近年来，基于热传导偏微分方程的图像平滑算法得到了迅速的发展和广泛的应用。LUISALVAREZ等人，针对热扩散各向同性平滑算法丢失边缘信息和Perona、Malik提出的各向异性扩散方程(P-M)在噪声处会引起振荡的缺点，提出了一种被称为Alvarez图像选择性平滑算法，其基本算式是：

对于μ:Ω⋐R2→R]]>的原始图像，有

∂μ(x,y,t)∂t=g(|Gσ*▿μ|)|▿μ|div(▿μ|▿μ|)μ(x,y,0)=μ0(x,y)---(1)]]>

式中div表示散度算子、表示梯度算子。