超声图像的散斑统计及其应用

超声图像的散斑统计及其应用

超声图像在医学中广泛应用，如诊断肿瘤、器官病变等。但是由于声学波在组织内传播会受到多种因素的影响，导致图像存在伪影和噪声，限制了其临床应用。其中散斑噪声占据了重要地位。

散斑是由于超声波在组织内传播时，各向同性介质发生反射散射时，波前出现的相位微小起伏而产生的干涉现象。散斑噪声对于超声图像的分辨率、对比度和信噪比都有很大的影响。因此，研究散斑噪声统计及其滤波方法具有一定的意义。

散斑噪声通常被建模为与图像强度具有控制关系的指数随机变量。在实际应用中，均衡化、中值滤波、高斯滤波及非局部均值等方法都可以有效去除散斑噪声。但是这些方法都存在一定的局限性，如均衡化会将低对比度区域的像素值拉升，高斯滤波会模糊纹理信息等。

因此，近年来，基于各向异性扩散（Anisotropic Diffusion，AD）的滤波方法受到了广泛关注。AD滤波是一种非线性滤波方法，其能够保留图像纹理信息的同时去除噪声。在AD滤波中，采用了梯度信息作为正则项，对于边缘区域采用不同的扩散系数，从而使得边缘区域的纹理信息得以保留。最终，通过迭代求解偏微分方程，得到去噪后的图像。

下面我们介绍一种基于超声图像散斑统计的各向异性扩散滤波器，并提供对应的Matlab源代码。

代码如下：

function img_ad = us_adfilter(img, kappa, niter)
% 图像各向异性扩散滤波
%
% 输入参数:
% img - 输入图像
% kappa - 控制滤波强度的常量
% niter - 迭代次数
% 输出参数:
% img_ad - 滤波后的图像

img = double(img);
dims = size(img);
img_ad