本文作者：付丽娟；姚宇；付忠良；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。
【论文正文预览】：0引言医学图像,例如核磁共振图像、X射线图像、超声图像等,都是对于诊断和研究病变非常有用的工具[1]。医学图像上密布的多种不规则的噪声(斑点噪声等)影响图像的质量和病灶的识别。为改善图像质量,必须消除或减弱这些噪声[2]。传统的线性滤波方法在去噪的同时牺牲了图像的边
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：医学图像PM算法Catte-PM算法中值滤波绝对偏差中值
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【稿件标题】：[中值滤波论文]中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法
【作者单位】：中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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