A Medical Image Nonlinear Filtering Method Based on Anisotropic Diffusion
为了向临床医生提供清晰准确的诊断依据,在对医学断层图像(CT、MRI)进行滤波处理时,须保留具有重要诊断意义的微细结构.然而,绝大多数滤波技术在去噪的同时却滤出了细小结构.本文介绍了一个改进的非线性各向异性散布滤波算法,图像滤波被认为是一种散布迭代过程,通过自动确定最优散布常数和迭代次数,散布过程在遇到边界时就会被抑制或停下来,从而保留了边缘信息和微小结构.通过对实际医学图像(CT、MRI)的实验表明,本文算法既能提高信噪比又可保留重要的解剖结构.