基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方法 被引量：27

1

作者 刘嘉敏 彭玲 +1 位作者 袁佳成 刘军委 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第10期3149-3152,共4页

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而... 图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,该方法在滤除噪声的同时,能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得了较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。 展开更多

关键词 二维变分模态分解 中值滤波 自适应 图像去噪

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二维变分模态分解矿井监控视频图像去噪 被引量：7

2

作者 闫洪波 赵蓬勃 +1 位作者 刘恩佐 刘霈 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期211-215,共5页

煤矿监控已基本覆盖到各矿井下的安全生产中,但矿井下复杂且恶劣的环境严重影响图像的质量,受到大量的椒盐噪声污染,降低了保障安全和消除隐患的能力。为此提出一种变换域图像去噪方法,将图像使用二维变分模态基于不同频率分解成低频和... 煤矿监控已基本覆盖到各矿井下的安全生产中,但矿井下复杂且恶劣的环境严重影响图像的质量,受到大量的椒盐噪声污染,降低了保障安全和消除隐患的能力。为此提出一种变换域图像去噪方法,将图像使用二维变分模态基于不同频率分解成低频和高频子模态图像,低频和高频图像中包含着不同的图像信息,对低频图像采用各向异性扩散滤波进行保边去噪处理,使用自适应中值滤波对高频图像中的大量噪声进行降噪,重构各子模态图像。以实际监控图像为研究对象,在不同噪声环境下进行对比实验,结果表明,与其他方法相比该方法具有优异的去噪效果,并且还能保留原始图像的边缘结构信息。 展开更多

关键词 矿井监控视频图像 二维变分模态分解 图像去噪 各向异性扩散滤波 中值滤波

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二维变分模态分解联合快速非局部均值的医学超声图像去噪方法 被引量：1

3

作者 闫洪波 刘霈 +2 位作者 徐洋 杨文英 赵蓬勃 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第3期260-265,共6页

针对医学超声图像成像过程中出现的斑点噪声,提出一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)联合快速非局部均值(FNLM)的去噪算法。该算法利用2D-VMD获得一系列高频至低频的本征模态分量;对保留绝大部分信息的低频模态进FNLM滤波,从而实现对超... 针对医学超声图像成像过程中出现的斑点噪声,提出一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)联合快速非局部均值(FNLM)的去噪算法。该算法利用2D-VMD获得一系列高频至低频的本征模态分量;对保留绝大部分信息的低频模态进FNLM滤波,从而实现对超声图像的去噪。实验结果与传统滤波方法进行对比,提出算法在去噪的同时较好地保留边缘信息,有更好的客观评价参数,尤其是在高噪声方差中去噪效果明显优于其他算法。 展开更多

关键词 斑点噪声 二维变分模态分解 快速非局部均值 客观评价参数

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基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法 被引量：3

4

作者 杨小鹏 曹彦杰 +4 位作者 梁舒博 闫伟浩 王琪 吴美武 兰天 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第12期1-6,共6页

探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外... 探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外,在复杂场景下的去噪效果也有待提升。为此,文中提出了一种基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法,可以有效识别多个二维模态及其对应的中心频率。通过应用这种自适应方法,将图像分解为不同的信号模态和噪声模态,最终以带限方式准确再现输入的B扫描图像。此外,为了进一步完善信号提取过程,采用频谱分析技术自动选择最相关的信号模态。仿真和实测数据验证表明,所提方法可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,提高后续目标检测与识别等解译工作的精度。 展开更多

关键词 探地雷达 噪声抑制 二维变分模态分解 频谱分析

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基于二维变分模态分解与自适应分数阶积分的图像去噪方法 被引量：1

5

作者 闫洪波 沈雅楠 那毅然 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第7期2800-2805,共6页

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal c... 针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal components,IMF),筛选有效的低频IMF分量,根据图像信息差异设定阈值,进行分数阶积分自适应选取,对每个有效的分量图进行卷积运算,根据积分阶次用方向掩模去噪算子滤除噪声,最终完成图像去噪。实验结果表明,客观评价参数值均得到提高,该方法在滤除噪声的同时也能够较好地保持图像的轮廓或纹理等细节特征。 展开更多

关键词 二维变分模态分解 分数阶积分 自适应 图像去噪

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二维变分模态分解在轴承检修中的应用

6

作者 张惠丽 李嘉楠 +1 位作者 石炜 黄迎久 《机床与液压》 北大核心 2022年第8期204-208,共5页

应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪,以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)分量;利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量,剔除噪声项,实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法... 应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪,以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)分量;利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量,剔除噪声项,实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法和均值滤波、中值滤波的去噪效果,使用均方差和峰值信噪比对去噪后的图像进行客观评价。结果表明:使用2D-VMD算法去噪效果更好,去噪后的图像能保留更多有效信息、图像质量更好,能够满足铁路部门对轴承检修的需求。 展开更多

关键词 二维变分模态分解 模糊线性指数 标准差 均方差 峰值信噪比

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基于二维变分模态分解和Hilbert变换的局放信号特征提取方法 被引量：15

7

作者 高佳程 朱永利 +1 位作者 贾亚飞 张科 《电测与仪表》 北大核心 2019年第18期25-33,共9页

通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;... 通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;通过四元数Hilbert变换得到各模态函数对应的特征图,并提取灰度纹理特征,构成各放电样本对应的特征向量;以BP神经网络分类器对提取出的局部放电特征量进行分类和识别。实验结果验证表明,同二维Hilbert-Huang变换和传统放电灰度图特征提取方法相比,基于文中方法所得特征量具有更高的正确识别率,验证了该方法的可行性。另外,文中所采用的二维VMD-Hilbert方法为局部放电信号的频谱分析拓展了新的思路。 展开更多

关键词 局部放电 灰度图 二维变分模态分解 四元数Hilbert变换 特征提取

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改进二维变分模态分解的磁源分离 被引量：4

8

作者 李金朋 任国全 +2 位作者 张英堂 范红波 李志宁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1200-1211,共12页

为了解决延拓法对不同深度磁源的磁测数据进行分离时,向上延拓高度确定困难以及延拓导致深源信号损失的缺点,提出了在延拓法的基础上利用二维变分模态分解对磁性目标进行分离。首先,利用最佳延拓高度估计法对磁测数据进行第一次分离,得... 为了解决延拓法对不同深度磁源的磁测数据进行分离时,向上延拓高度确定困难以及延拓导致深源信号损失的缺点,提出了在延拓法的基础上利用二维变分模态分解对磁性目标进行分离。首先,利用最佳延拓高度估计法对磁测数据进行第一次分离,得到分离后的局部异常与区域异常数据;然后,利用二维变分模态分解对分离后的浅源局部异常进行第二次分离,该过程无需计算延拓高度,能够自动对不同频率的磁测数据进行分离;最后,利用该方法对不同深度磁源进行识别,通过将分离得到的磁异常Bz分量数据转化为磁梯度张量数据,实现了对不同深度磁源的磁梯度张量数据进行分离,获得对不同深度磁源的识别结果。实验结果表明实测中对小尺度磁性体组合磁源(高度差为26 cm)的分离数据与单目标观测数据的互相关系数在0.9664以上。相比传统的延拓分离方法,提出的方法的分离精度更高,抗干扰能力更强。 展开更多

关键词 延拓法 分离 二维变分模态分解 局部异常 区域异常

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二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用 被引量：5

9

作者 毛舒宇 岳凤英 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期98-101,106,共5页

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分... 将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类别决策;最后,采用MSTAR数据集开展测试,分别在标准操作条件、俯仰角差异和噪声干扰条件下进行实验,并与现有几类方法进行比较,结果验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 二维变分模态分解 支持向量机 线性加权融合

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GPR信号去噪的变分模态分解 被引量：2

10

作者 刘财 商耀达 +1 位作者 鹿琪 徐杨杨 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1042-1053,共12页

为了进一步提高探地雷达(ground penetrating radar,GPR)数据的信噪比,压制由随机扰动引起的随机绕射能量,将二维变分模态分解(two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)引入二维GPR数据的噪声压制处理中。首先,对GPR数... 为了进一步提高探地雷达(ground penetrating radar,GPR)数据的信噪比,压制由随机扰动引起的随机绕射能量,将二维变分模态分解(two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)引入二维GPR数据的噪声压制处理中。首先,对GPR数据进行2D-VMD处理,并分析各阶本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量及其对应的频率-波数域谱来确定雷达剖面中的各回波类型。然后,计算IMF分量与原始数据的互相关系数来确定信号模态和噪声模态,并对信号模态进行重构得到降噪后的数据。理论数据和实测数据测试表明,相比于传统的1D-VMD法,2D-VMD滤波后的含噪正演记录峰值信噪比由6.44 dB增加到7.72 dB;经2D-VMD降噪处理后的雷达剖面在保留有效信号的基础上,可以有效压制随机扰动带来的噪声,并且得到的雷达剖面同相轴连续性更好。 展开更多

关键词 探地雷达 二维变分模态分解 频率-波数谱 互相关系数 去噪

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联合变分模态分解和卷积神经网络的SAR图像目标分类方法

11

作者 王源源 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期41-46,共6页

针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题,联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN),通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示,反映目标的全局和细节信息;设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量;... 针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题,联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN),通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示,反映目标的全局和细节信息;设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量;基于Bayesian理论融合各个模态的后验概率矢量;并根据融合后的结果判定目标结果。所提方法通过结合二维变分模态分解和卷积神经网络的优势综合提升SAR图像目标分类性能。实验中,基于MSTAR数据集对所提方法在4种典型场景下进行了测试并与现有方法进行对比,结果表明所提方法性能更具优势。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 目标分类 二维变分模态分解 卷积神经网络 Bayesian决策融合

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SAR图像车辆目标多模态联合协同表示分类方法 被引量：3

12

作者 张楚笛 唐涛 计科峰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第5期681-689,共9页

为提高合成孔径雷达图像车辆目标的识别性能,本文提出一种SAR图像车辆目标多模态联合协同表示分类(Joint Multimode Cooperative Representation Classification,JMCRC)方法。首先采用二维变分模态分解技术将SAR图像分解为分别表征全局... 为提高合成孔径雷达图像车辆目标的识别性能,本文提出一种SAR图像车辆目标多模态联合协同表示分类(Joint Multimode Cooperative Representation Classification,JMCRC)方法。首先采用二维变分模态分解技术将SAR图像分解为分别表征全局信息和边缘信息的多个子模态分量,接着提取各子模态的二维双向主成分分析((2D)2PCA)特征;其次将协同表示分类扩展为多模态联合协同表示分类,联合原始图像和各子模态的特征完成分类任务。在MSTAR数据集和实测数据集上对所提方法进行了验证,结果表明该方法在标准操作条件(Standard Operating Condition,SOC)以及两种型号差异条件、俯仰角变化条件和样本不平衡条件中均取得更好的分类性能。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 车辆目标分类 二维变分模态分解 协同表示

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基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

13

作者 冯伟 刘光宇 +2 位作者 刘彪 周豹 赵恩铭 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期97-105,共9页

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模... 声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳. 展开更多

关键词 图像去噪 二维变分模态分解 自适应维纳滤波 模态分量 声呐图像

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GA-2D-VMD联合FNLM的医学超声图像去噪方法研究

14

作者 闫洪波 那毅然 +1 位作者 沈雅楠 徐洋 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期375-379,384,共6页

医学超声成像过程中出现的斑点噪声,降低了图像的可视性,传统算法在去噪后可能会出现图像边缘细节模糊、去噪效果不佳等问题。针对于此,提出了基于遗传算法优化的2D-VMD与FNLM相结合的方法。首先利用遗传算法对2D-VMD的两个参数同时进... 医学超声成像过程中出现的斑点噪声,降低了图像的可视性,传统算法在去噪后可能会出现图像边缘细节模糊、去噪效果不佳等问题。针对于此,提出了基于遗传算法优化的2D-VMD与FNLM相结合的方法。首先利用遗传算法对2D-VMD的两个参数同时进行自适应寻优,接着采用优化2D-VMD分解噪声图像,并借助相关系数筛选有效分量,然后使用FNLM滤波去噪,最后将去噪后的子模态重构完成去噪。实验结果证明,该方法具有优秀的去噪效果和保留图像边缘细节信息的能力,客观评价指标亦有明显的提升。 展开更多

关键词 斑点噪声 遗传算法 二维变分模态分解 参数优化 快速非局部均值 图像去噪

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基于2D-VMD和ConvLSTM的电力负荷图像化短期预测方法

15

作者 李承皓 杨永标 +2 位作者 宋嘉启 张翔颖 徐青山 《南方电网技术》 北大核心 2025年第2期1-9,共9页

电力负荷预测受到诸多不确定性事件的影响,因此准确地预测负荷一直是行业内研究的重点方向。针对传统方法在对短期电力负荷预测精度较低的问题,给出一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)... 电力负荷预测受到诸多不确定性事件的影响,因此准确地预测负荷一直是行业内研究的重点方向。针对传统方法在对短期电力负荷预测精度较低的问题,给出一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)和卷积长短时记忆神经网络(convolutional long short-term memory,ConvLSTM)的电力负荷图像化短期预测方法。首先采用格拉姆角场方法(Gramian angular fields,GAF)将预处理后的负荷数据转换为一组格拉姆角场图像,然后通过2D-VMD将这组图像各自分解成一系列不同中心频率的子模态并按中心频率分类,使用ConvLSTM神经网络对不同模态图像组进行预测,最终将预测结果重构并逆操作得到负荷预测值。预测结果表明此方法提高了短期负荷预测的精度,为电力负荷预测提供了新方法。 展开更多

关键词 电力系统 负荷预测 格拉姆角场 二维变分模态分解 ConvLSTM神经网络

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基于2D-VMD的偶极阵列声波测井反射波提取方法

16

作者 刘鑫 岳文正 +1 位作者 张恒 王梓 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第2期459-471,共13页

偶极远探测声波测井是利用偶极子阵列声波测井仪器接收到的反射波进行井旁构造成像的测井技术,广泛应用于井周远探测储层评价领域,该技术数据处理的关键是从接收到的声波全波列中分离出反射波并进行成像。目前的反射波分离算法虽然实现... 偶极远探测声波测井是利用偶极子阵列声波测井仪器接收到的反射波进行井旁构造成像的测井技术,广泛应用于井周远探测储层评价领域,该技术数据处理的关键是从接收到的声波全波列中分离出反射波并进行成像。目前的反射波分离算法虽然实现了波场分离,但存在直达波和反射波的模态混叠问题,分离后的反射波信号能量损失较大。针对这些问题,基于引入的二维变分模态分解(2D-VMD)建立反射波提取新算法,将原始信号分解为多个具有特定方向和振动特性的固有模态分量,然后选取特定的分量进行重构,实现反射波的分离。采用2D-VMD、中值滤波、F-K变换对模拟和实测数据进行反射波提取。结果表明,相比中值滤波、F-K变换,基于2D-VMD的方法能够在有效压制模式波和随机噪声的同时,准确地提取出完整的反射波信号,最大限度保留反射波的幅度。证明了该方法在偶极阵列声波测井反射波提取中的有效性和优越性。 展开更多

关键词 远探测声波测井 反射波提取 二维变分模态分解 偶极子

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复杂背景下航拍图像的电力线自动提取算法 被引量：7

17

作者 陈竹安 邹梓龙 +3 位作者 徐志芳 彭嘉琪 施陈敬 洪志强 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第4期37-43,共7页

无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像... 无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。 展开更多

关键词 复杂背景 二维变分模态分解 Roberts算法 形态学 HOUGH变换

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基于超声导波波束成形的缺陷反演方法研究 被引量：2

18

作者 武靖昌 张应红 +4 位作者 钱智 马智勇 李鹏 李翔宇 钱征华 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期497-506,共10页

利用超声导波对板结构中的缺陷进行反演可以确定缺陷的位置和形状信息,针对走时成像方法在低频范围内效果不佳的问题,提出一种基于波动场的超声导波缺陷反演成像方法。根据波动方程推导出波束成形成像原理,利用Born近似下的散射场数据... 利用超声导波对板结构中的缺陷进行反演可以确定缺陷的位置和形状信息,针对走时成像方法在低频范围内效果不佳的问题,提出一种基于波动场的超声导波缺陷反演成像方法。根据波动方程推导出波束成形成像原理,利用Born近似下的散射场数据对成像区域像素点的值进行相干叠加,得到缺陷的位置和形状。再通过波束成形与傅里叶衍射定理在频域的映射关系,将波束成形的结果转化为衍射层析成像图像,得到了更为清晰的反演图像。针对衍射层析成像中存在伪影和噪声的问题,利用二维变分模态分解(Two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)方法对图像进行降噪处理,有效去除了伪影和缺陷轮廓边缘的毛刺,进一步提高了成像分辨率。反演结果表明该方法可以较为准确地重构出铝板上减薄缺陷的位置、大小和形状,具有较高的分辨率。 展开更多

关键词 固体力学 超声导波 缺陷反演 波束成形 衍射层析成像 二维变分模态分解

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基于2D-VMD和双边滤波的医学超声图像去噪算法 被引量：16

19

作者 薛双青 贺东东 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2021年第3期516-523,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 超声图像 二维变分模态分解 双边滤波 模态分量

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