tailieunhanh - Một giải pháp lọc nhiễu đốm trong ảnh siêu âm dùng bộ lọc trung vị thích nghi kết hợp với bộ lọc FIR 2 chiều

Bài viết này đề xuất một giải pháp lọc nhiễu đốm dùng bộ lọc trung vị thích nghi kết hợp với bộ lọc FIR 2 chiều và thuật toán dơi (Bat Algorithm-BA). Các kết quả đánh giá hiệu quả của bộ lọc cho thấy giải pháp đề xuất tốt hơn các phương pháp lọc nhiễu hiện hành về mặt khử nhiễu đốm và bảo toàn đường biên ảnh. | Một giải pháp lọc nhiễu đốm trong ảnh siêu âm dùng bộ lọc trung vị thích nghi kết hợp với bộ lọc FIR 2 chiều Nghiên cứu khoa học công nghệ MỘT GIẢI PHÁP LỌC NHIỄU ĐỐM TRONG ẢNH SIÊU ÂM DÙNG BỘ LỌC TRUNG VỊ THÍCH NGHI KẾT HỢP VỚI BỘ LỌC FIR 2 CHIỀU Bồ Quốc Bảo1*, Hoàng Mạnh Kha1, Tạ Chí Hiếu2, Nguyễn Hải Dương2 Tóm tắt: Nhiễu đốm là loại nhiễu chính quyết định đến chất lượng của ảnh siêu âm. Vì vậy, các kỹ thuật xử lý nhiễu đốm đã trở thành một lĩnh vực được nhiều chuyên gia nghiên cứu trong những năm gần đây. Các kỹ thuật lọc để giảm nhiễu đốm bao gồm: lọc tuyến tính, lọc phi tuyến, lọc khuếch tán và lọc wavelet. Ngoài ra, một số mô hình lọc nhiễu đốm bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật khác nhau cũng đã được công bố. Bài báo này đề xuất một giải pháp lọc nhiễu đốm dùng bộ lọc trung vị thích nghi kết hợp với bộ lọc FIR 2 chiều và thuật toán dơi (Bat Algorithm-BA). Các kết quả đánh giá hiệu quả của bộ lọc cho thấy giải pháp đề xuất tốt hơn các phương pháp lọc nhiễu hiện hành về mặt khử nhiễu đốm và bảo toàn đường biên ảnh. Từ khóa: Ảnh siêu âm, Nhiễu đốm, Lọc trung vị thích nghi. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Siêu âm là một kỹ thuật tạo ảnh y học sử dụng sóng âm thanh tần số cao và sóng phản xạ. Đây là kỹ thuật chẩn đoán lâm sàng được sử dụng rộng rãi bởi tính cơ động, chi phí thấp và an toàn do không đòi hỏi bức xạ ion hóa [1]. Nhược điểm lớn nhất của y tế siêu âm là chất lượng ảnh kém, chủ yếu do các loại nhiễu trong quá trình xử lý và khôi phục ảnh. Nhiễu trong ảnh siêu âm gồm: (i) Nhiễu xung: nhiễu muối tiêu (salt and pepper); (ii) Nhiễu cộng: nhiễu Gauss trắng (AWGN) và (iii) Nhiễu nhân: nhiễu đốm (Speckle Noise) [2]. Việc loại bỏ nhiễu vẫn là một thách thức trong nghiên cứu về ảnh y tế bởi vì chúng có thể làm giảm các thuộc tính quan trọng của ảnh [3]. Một mô hình khử nhiễu ảnh được coi là tốt khi nó loại bỏ nhiễu mà vẫn bảo toàn được đường biên (cạnh). Thông thường, các mô hình khử nhiễu được xây dựng bằng các bộ lọc. Các