《表2 超声图像去噪算法对比》

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《甲状腺、乳腺超声影像自动分析技术综述》

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注:表中第5栏加（*）的指标参数所用的数据为合成超声图像

空域滤波是在超声图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理，算法简单且计算速度快.但空域滤波的最大缺点是在降噪的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处，邻域越大，模糊情况越严重.偏微分方程具有各向异性的特点，应用在超声图像去噪中，可以在去除噪声的同时，很好地保持边缘.但是该方法去噪后的部分超声图像有区块现象.超声图像变换域去噪方法是目前较流行的一种超声图像去噪方法.小波变换则是最常用的用于超声图像去噪的变换方法之一.神经网络具有很好的自适应机制和自学习能力，尤其是深度学习在图像去噪得到了快速应用.虽然目前针对超声图像去噪的深度学习相关工作较少，但可以预见，该研究方向在未来必将快速发展.表2是上述部分文献在数据集、方法及实验结果的对比表.