一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法

一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法,包括通过超声图像成像模型和已知的乘性高斯噪声分布，采用最大后验概率估计理论推导出适用于超声图像去噪的通用最小化凸能量泛函；将通用凸能量泛函的正则化项采用一阶总变分、二阶总变分和自适应加权函数融合形成自适应加权混合总变分项，从而得到本发明方法的凸能量泛函。将凸能量泛函采用Split‑Bregman算法进行最小化求解，迭代过程中交替实现超声图像的去噪和自适应加权函数的优化，最终得到的去噪超声图像在有效降低散斑噪声的同时能更好地保留超声图像细节和边缘信息，从而有效提高超声图像的视觉判读性。

《一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法》是一发明专利，专利号为 2020114968155，当前法律状态为已下证，由三峡大学提出申请，发明人为崔文超;邵良志;徐德伟;孙水发;吴义熔，申请日期为2020-12-17，公开（公告）日期为2023-10-27，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/00 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像处理、超声成像、医学诊断、工业无损检测、海洋探测勘测、现代海战、图像大数据算法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法,包括通过超声图像成像模型和已知的乘性高斯噪声分布，采用最大后验概率估计理论推导出适用于超声图像去噪的通用最小化凸能量泛函；将通用凸能量泛函的正则化项采用一阶总变分、二阶总变分和自适应加权函数融合形成自适应加权混合总变分项，从而得到本发明方法的凸能量泛函。将凸能量泛函采用Split‑Bregman算法进行最小化求解，迭代过程中交替实现超声图像的去噪和自适应加权函数的优化，最终得到的去噪超声图像在有效降低散斑噪声的同时能更好地保留超声图像细节和边缘信息，从而有效提高超声图像的视觉判读性。

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