%CCTV笔记本基于各向异性扩散的b超图像去噪
% Implementation of SRAD Filter
% Ref :Yongjian Yu and Scott T. Acton, "Speckle Reducing Anisotropic
% Diffusion",IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 11, NO. 11, NOVEMBER 2002
% Jeny Rajan, Chandrashekar P.S
% usage S=srad(I,T)
% I- noisy image
% T - threshold (greater than 0).
function S=srad(I,T)
tic%tic加toc求程序运算时间
[x y]=size(I);
%I=double(I);%处理是要把图像转为double型
Ic=double(I);
delta_t = 0.08;
t=1;
eps=0.00000000001;%srad处理时不能出现像素为0的点,因此在图像基础上加上eps值
for t=1:T
qt=exp(-t*.2);%srad中估计均匀区域的q0(t)值
[Ix,Iy] = gradient(Ic); %求图像的梯度值
di=sqrt(Ix.^2+Iy.^2);%合成梯度两个方向的总梯度值
di2=del2(Ic);%拉普拉斯算子
T1=0.5*((di./(Ic+eps)).^2);
T2=0.0625*((di2./(Ic+eps)).^2);
T3=(1+(0.25*(di2./(Ic+eps)))).^2;
T=sqrt((T1-T2)./(T3+eps));
dd=(T.^2-qt.^2)./((qt.^2*(1+qt.^2)+eps));
cq=1./(1+dd);
[D1,D2]=gradient(cq.*Ix);% .*完成矩阵对应元素相乘
[D3,D4]=gradient(cq.*Iy);
D=D1+D4;
Ic=real(Ic+delta_t .*D);
end
toc
%%for j=3:y-2
%Ic(i-2,j-2)=Ic(i,j);
%end
%end
S=uint8(Ic);
SRAD去斑点噪声程序
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2011-03-14
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chenyiminch
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