20、超声图像去斑滤波与内燃机活塞CAD模型自动生成技术

超声图像去斑滤波与内燃机活塞CAD模型自动生成技术

超声图像去斑滤波技术

研究背景与目的

在数字医疗领域，超声医学图像去斑是一项极具挑战性的重要任务。超声图像的质量直接影响着诊断的准确性，因此去除图像中的斑点噪声至关重要。本研究提出了一种基于元胞自动机概念的滤波器，旨在有效去除超声医学图像中的斑点噪声。

滤波器的实现与评估

该滤波器在Matlab 2018中进行了实现和模拟，应用于臂丛神经图像。研究在不同水平的斑点噪声下，通过均方误差（MSE）、平均结构相似性指数（MSSIN）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（SRMSE）等指标来评估图像质量，噪声水平范围为0.01到0.1。

滤波器对比实验

为了验证该滤波器的性能，将其与四种知名的去斑滤波器进行了对比，具体数据如下：
- 噪声水平0.01时的对比（图像1）
| Feature/Filters | Median filter | Anisotropic diffusion | Kuan | Lee | Proposed filter |
| — | — | — | — | — | — |
| MSE | 59.29 | 70.07 | 93.27 | 45.83 | 18.492 |
| SNR | 12.671 | 11.219 | 8.735 | 14.907 | 70.989 |
| SRMSE | 7.699 | 8.37 | 9.657 | 6.769 | 4.3 |
| PSNR | 30.44 | 29.71 | 28