鉴于在医药图象的固有的点缀噪音，一个点缀减小方法基于一个期望最大化他们框架被建议。首先，in-phase/quadratureI/Q超声图象的真实部件被提取。然后，盲目地估计点散布了成像系统的函数PSF被用来。基于他们框架，最后，在维纳过滤器和各向异性的散开广告之间轮流出现的一个反复的算法被利用生产despeckled图象。比较实验被执行在上模仿并且在vivo超声图象。关于I/Q图象，建议方法平均由1.94和7.52的因素改进speckle-signal-to-noise比率S-SNR和图象的边保藏索引，这被显示出。同时，它平均由3.95的因素减少规范的摆平平均数的错误NMSE。模拟并且在vivo结果显示建议方法比退出的有更好全面的表演。
声学学报：英文版
2011年4期
