超声图像分割

超声医学图像的去噪及分割，包含多种算法以及参考论文，matlab程序包等，只得一看。

% 本程序用于测试超声图像的去噪效果
% 方法包括中值滤波、自适应维纳滤波、各向异性扩散、小波变换以及contourlet变换
% 白培瑞 20110423 调试通过
% 有几个问题需要验证：1）信噪比的计算公式是否认可？
%2）各种去噪方法的参数选择对信噪比的影响？
clear all
close all
%**************************************************************************
% 读入原始图像
%im=phantom（512）+randn（512）;       %原程序所处理的图像
im=imread（‘ph055test-2.JPG‘）;     %phantom055的图像，仪器是ALOKA的a10
im=rgb2gray（uint8（im））; 
im=double（im）;  
figure 
subplot（321） 
imshow（im[]） 
title（‘原始图像‘） 
%**************************************************************************
% 中值滤波效果
im_medfilt=medfilt2（im[5 5]）;
subplot（322） 
imshow（im_medfilt[]） 
title（sprintf（‘中值滤波去噪 （SNR = %.2f dB）‘SNR（imim_medfilt）） ‘FontSize‘ 10）;
%**************************************************************************
% 维纳滤波效果
im_wiener=wiener2（im[5 5]）;
subplot（323） 
imshow（im_wiener[]） 
title（sprintf（‘维纳滤波去噪 （SNR = %.2f dB）‘SNR（imim_wiener）） ‘FontSize‘ 10）;
%*************************************************************************
% 各向异性扩散去噪效果
num_iter=15;
delta_t=1/7;
kappa=30;
option=2;
% ad=anisodiff2D（snum_iterdelta_tkappaoption）;
%Convert input image to double.
im=double（im）;   %输入图像和输出图像必须是双精度的
% PDE （partial differential equation） initial condition.
diff_im =im;
% Center pixel distances.
dx=1;
dy=1;
dd=sqrt（2）;
% 2D convolution masks - finite differences.
hN=[0 1 0; 0 -1 0; 0 0 0];
hS=[0 0 0; 0 -1 0; 0 1 0];
hE=[0 0 0; 0 -1 1; 0 0 0];
hW=[0 0 0; 1 -1 0; 0 0 0];
hNE=[0 0 1; 0 -1 0; 0 0 0];
hSE=[0 0 0; 0 -1 0; 0 0 1];
hSW=[0 0 0; 0 -1 0; 1 0 0];
hNW=[1 0 0; 0 -1 0; 0 0 0];
%Anisotropic diffusion. 各向异性扩散
for t=1:num_iter
 % Finite differences. [imfilter（..‘conv‘） can be replaced by conv2（..‘same‘）]
        nablaN=imfilter（diff_imhN‘conv‘）;
        nablaS=imfilter（diff_imhS‘conv‘）;   
        nablaW=imfilter（diff_imhW‘conv‘）;
        nablaE=imfilter（diff_imhE‘conv‘）;   
        nablaNE=imfilter（diff_imhNE‘conv‘）;
        nablaSE=imfilter（diff_imhSE‘conv‘）;   
        nablaSW=imfilter（diff_imhSW‘conv‘）;
        nablaNW=imfilter（diff_imhNW‘conv‘）; 
  % Diffusion function.
        if option==1
            cN=exp（-（nablaN/kappa）.^2）;
            cS=exp（-（nablaS/kappa）.^2）;
            cW=exp（-（nablaW/kappa）.^2）;
            cE=exp（-（nablaE/kappa）.^2）;
            cNE=exp（-（nablaNE/kappa）.^2）;
            cSE=exp（-（nablaSE/kappa）.^2）;
            cSW=exp（-（nablaSW/kappa）.^2）;
            cNW=exp（-（nablaNW/kappa）.^2）;
        elseif option==2
            cN=1./（1+（nablaN/kappa）.^2）;
            cS=1./（1+（nablaS/kappa）.^2）;
            cW=1./（1+（nablaW/kappa）.^2）;
            cE=1./（1+（nablaE/kappa）.^2）;
            cNE=1./（1+（nablaNE/kappa）.^2）;
            cSE=1./（1+（nablaSE/kappa）.^2）;
            cSW=1./（1+（nablaSW/kappa）.^2）;
            cNW=1./（1+（nablaNW/kappa）.^2）;
        end
 % Discrete PDE solution.
        diff_im=diff_im + ...
                  delta_t*（...
                  （1/（dy^2））*cN.*nabl

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        4753  2011-05-11 10:43  non_rein_20110706\bpr_denosing.m
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