【摘 要】
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由于双边滤波的固有不足以及Rayleigh分布散斑拟合存在的较大误差,致使SRBF方法对超声图像的散斑消减不够理想。针对该问题,采用联合双边滤波以及Fisher-Tippet分布散斑拟合
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61272237,No.61871258);三峡大学学位论文培优基金项目资助(No.2019SSPY073)
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由于双边滤波的固有不足以及Rayleigh分布散斑拟合存在的较大误差,致使SRBF方法对超声图像的散斑消减不够理想。针对该问题,采用联合双边滤波以及Fisher-Tippet分布散斑拟合来有效改进SRBF方法。联合双边滤波利用导向图像计算权值,有效减小双边滤波利用噪声图像计算权值产生的偏差。由散斑包络信号满足Rayleigh分布导出散斑图像满足Fisher-Tippet分布,更精确描述散斑统计特性。合成图像和真实图像的实验结果通过多种定量指标评估,验证了提出算法对SRBF在两个方面的改进都能有效提高散斑消
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