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對(duì)于B超圖像優(yōu)化的一種算法黃孟欽2006年12月7日四川大學(xué)醫(yī)學(xué)影像實(shí)驗(yàn)室目的去除雜質(zhì)使圖像看上去平滑增強(qiáng)邊界原始圖像From ContextVision Demo目標(biāo)圖像Processed by ContextVision處理思路Speckle Reduction（平滑）目的：去除由于聲波波長(zhǎng)較長(zhǎng)原因引起的斑點(diǎn)雜訊方法：局部直方圖匹配，自適應(yīng)平滑選取影像中類(lèi)似斑點(diǎn)雜訊的區(qū)域（7*7）作為參考直方圖逐點(diǎn)計(jì)算直方圖，進(jìn)行相似度匹配相似度越高的，使用的平滑的window越大Image Data1Prewitt Edge Detected（尋找邊界）目的：找出邊界方法找出的邊界Binary Image with Threshding 目的：二值化圖像為做形態(tài)學(xué)膨脹Morphology (增強(qiáng)邊界)Edge Enhancement 目的：使得邊緣區(qū)域增強(qiáng)方法：高通濾波器和低通濾波器根據(jù)系數(shù)比例混合使用與目標(biāo)圖像比較改進(jìn)之處采取替代算法提高計(jì)算速度在做完Edge Enhancement之后，試圖增強(qiáng)邊界的對(duì)比度，尤其是暗區(qū)域，應(yīng)該更加暗些，這樣可以突出邊界鳴謝感謝大家給我這樣的機(jī)會(huì)，能夠在這里跟大家分享我的嘗試成果。感謝劉東權(quán)老師的悉心指導(dǎo)。感

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