基于2D-VMD和双边滤波的医学超声图像去噪算法

为了解决几种常用的方法在医学超声波图像处理方面存在的细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的2个缺陷,提出了一种将二维变分模态分解和双边滤波相结合的超声图像去噪的新方法。该方法主要是先通过二维变分模态分解将图像分解成一系列不同中心频率的模态分量,然后利用峰值信噪比和归一化均方误差作为筛选有效模态分量的指标系数,并对有效模态分量再进行双边滤波处理,最后重构处理后的有效模态分量,从而去除图像噪声。结果表明:由该方法得到的峰值信噪比最大且高出其它的去噪方法大约0.2～1.4;均方根误差最小且低于其它的去噪方法大约0.3～1.7。由此说明,该方法在去除图像中的噪声和保护细节信息这2个方面都优于其它常用的方法,随着噪声强度增强,该算法去噪效果更加明显。