醫學(xué)圖像去噪的方法研究論文

關(guān)于醫學(xué)圖像去噪的方法研究論文

　　醫學(xué)影像是指為了醫療或醫學(xué)研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內部組織影像的技術(shù)與處理過(guò)程，是一種逆問(wèn)題的推論演算，即成因（活體組織的特性）是經(jīng)由結果（觀(guān)測影像信號）反推而來(lái)。下面是小編為你帶來(lái)的關(guān)于醫學(xué)圖像去噪的方法研究論文 ，歡迎閱讀。

　　【摘 要】目的：為了研究新的醫學(xué)圖像去噪方法。方法：對同組圖片做小波變換、中值濾波和合并小波變換和中值濾波圖像去噪新方法，觀(guān)察對比去噪后圖片的清晰度。結果：通過(guò)對比實(shí)驗，研究結果顯示合并小波變換和中值濾波圖像去噪方法有很好的臨床效果。結論：合并小波變換和中值濾波圖像去噪方法是有效的。

　　【關(guān)鍵詞】小波變換；圖像去噪；中值濾波；醫學(xué)圖像

　　醫學(xué)圖像在經(jīng)過(guò)成像系統的形成和顯示過(guò)程中，將不可避免地引入各種噪聲，降低了醫學(xué)圖像的可分辨性，對醫學(xué)圖像的質(zhì)量造成較大的影響。特別是這些噪聲使得邊緣和細節變得模糊，從而使得其信噪比降低，以至于某些特征細節不易辨別，醫師的診斷可能產(chǎn)生誤差。因而，研究這些噪聲的特性，并且進(jìn)一步對噪聲進(jìn)行抑制與去除，盡可能避免醫學(xué)圖像中噪聲的影響，并同時(shí)保留和增強醫學(xué)圖像原本的邊緣與細節特征，對于醫學(xué)圖像的邊緣檢測、識別，定位、分割與診斷均具有非常重要的意義。而目前的去噪方法在不同的方面存在著(zhù)弊端，下面是筆者的研究結果。

　　1 小波變換

　　小波變換作為Fourier分析發(fā)展史上的里程碑，在保存了短時(shí)Fourier的局部化思想的情況下。小波變換通過(guò)定義伸縮因子與平移因子，使得其變換窗口能夠隨著(zhù)頻率的高低變換而發(fā)生改變，以便對信號低頻的特性進(jìn)行充分利用。在小波變換中，其窗口大小不變，但形狀可發(fā)生改變，即小波變換是頻率窗與時(shí)間窗均能進(jìn)行改變的一種時(shí)頻局部化分析法。小波變換在低頻部分具有較高的頻率分辨率與較低的時(shí)間分辨率，而在高頻部分正好相反[1]。研究者們將小波分析譽(yù)為數學(xué)顯微鏡，其信號具有自適應性，基于小波的優(yōu)良特性，小波變換的使用越來(lái)越廣泛，小波圖像去噪已取得了較為理想的效果。

　　實(shí)驗結果及討論：以下圖一是筆者采集到的小波原始樣本，圖二則是經(jīng)過(guò)加噪后的樣本小波，圖三是經(jīng)過(guò)3db10降噪后采集到的小波信號，圖四則是利用sym小波去噪后得到的圖像。通過(guò)圖三、圖四和圖一原始數據的對比，發(fā)現小波去噪有較為良好的效果。

　　2 中值濾波

　　中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線(xiàn)性信號處理技術(shù)。中值濾波的原理是把數字圖像或數字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代換。在維形式下， 中值濾波器是一個(gè)含有奇數個(gè)點(diǎn)值的滑動(dòng)窗口 ， 經(jīng)排序后， 窗口中點(diǎn)值的序列為{Fi-k，…，Fi-1 ，Fi，Fi+1 ，…，Fi+k} .式中 k= （n-1）/2，n 為窗口長(cháng)度，Fi 即為窗口中點(diǎn)值的中值濾波輸出，記作Gi= Med{Fi-k，…，Fi，…，Fi+k}，Med{? } 表示取窗口中值。令中值濾波器窗口長(cháng)度n=2k+1，如果信號中脈沖寬度大于或等于k+1，濾波后該脈沖將得到保留；如果信號中脈沖寬度小于或等于k，濾波后該脈沖將被去除。這就是中值濾波器去除脈沖噪聲而保護信號細節的性質(zhì)。將一維中值濾波器理論擴展到二維信號中去，就產(chǎn)生了二維中值濾波器。二維中值濾波器的窗口也是二維的。將窗口中點(diǎn)的值排序， 生成單調二維數據序列{Fjk}。二維中值濾波輸出 G（j，k） 為 G（j，k） = Med{Fik}.中值濾波器用于圖像處理， 先設置一個(gè)濾波窗口，將其移遍圖像上的點(diǎn)，然后用窗口內各原始值的中值代替窗口中心點(diǎn)的值。二維中值濾波器的窗口形狀有多種，如線(xiàn)狀、方形、十字形、圓形、菱形、全方位等。不同形狀的窗口產(chǎn)生的濾波效果不同。二維中值濾波器保存邊緣消除噪聲的特性與窗口的選擇非常有關(guān)，為了既消除噪聲又更全面地保存圖像邊緣常采用全方位窗口。

　　實(shí)驗結果及討論：下圖是筆者做的另一組實(shí)驗結果，左上角為原圖，右上角是灰度圖，左下角為加噪后的圖片，最后是利用中值濾波去噪后的圖片。實(shí)驗結果顯示中值濾波在處理椒鹽噪聲方面有很好的效果。

　　3 小波變換和中值濾波圖像去噪新方法

　　首先，對噪聲圖像進(jìn)行中值濾波，然后對濾波后的圖像進(jìn)行小波變換分解，生成小波系數矩陣，對小波系數利用中值濾波原理進(jìn)行處理生成新的小波系數矩陣，用新的小波系數矩陣進(jìn)行圖像重構，最后再用小波閾值消噪，生成新的去噪圖像。具體算法如下：

　　1）對噪聲圖像進(jìn)行二維中值濾波， 濾波窗口為 5×5。

　　2）按分解算法用Sym4小波將中值濾波去噪后的圖像進(jìn)行一層小波分解，提取出二維小波分解的近似系數、水平細節系數、垂直細節系數和對角細節系數。

　　3）對提取出的圖像近似系數及各細節系數，利用中值濾波原理分別進(jìn)行處理生成新的系數。

　　4）按照重建算法，用新生成的小波系數重新組成圖像系數進(jìn)行圖像重構，得到去噪圖像。

　　5）對以上圖像再用小波Sym4對圖像進(jìn)行分解，得到3層分解下的各細節分量和近似分量。

　　6）選取適合的閾值對每一層小波分解系數進(jìn)行取舍。

　　7）用小波分解的最后一層近似系數及各層細節系數進(jìn)行圖像反變換重構，最后構成消噪圖像。小波去噪閾值的選取是關(guān)鍵，如何選取閾值許多學(xué)者提出了各種方法，還有許多人正在進(jìn)行研究。

　　實(shí)驗結果及分析：以下是筆者利用新方法，對加噪后圖像和去噪后的圖像對比，可以看到，新方法處理的圖像，視覺(jué)效果最好， 去噪后殘留噪聲較少，圖像很清晰。

　　4 結果

　　Symlet小波具有近似對稱(chēng)特性，這種特征有利于信號去噪，因此，選取Symlet小波進(jìn)行變換。我們對原始圖像加入方差為0.05的高斯噪聲和脈沖概率為0.05的脈沖噪聲的混合噪聲。最后在采用中值濾波與小波分解后運用中值濾波原理去噪重構圖像及小波閾值去噪相結合去噪的新方法，從視覺(jué)效果來(lái)看，視覺(jué)效果最好，去噪后殘留噪聲較少，圖像較清晰，去噪圖像均方誤差（δ MSE=168.9）最小。[7]

　　5 結論

　　本文對醫學(xué)圖像的去噪方法進(jìn)行了研究，提出先用中值濾波，再利用小波變換分解后運用中值濾波原理對小波系數進(jìn)行處理，然后重構圖像，最后用小波閾值去噪的方法。該方法與單獨用小波閾值去噪、單獨用中值濾波及先中值濾波后小波閾值去噪的方法相比，圖像視覺(jué)效果好，圖像去噪后的均方誤差最小，是去除CT圖像中所含高斯與脈 沖噪聲的混合噪聲的一種比較理想的方法。

　　【參考文獻】

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