基于圖像結(jié)構(gòu)-紋理分解的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法的研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像去噪是圖像復(fù)原的一個(gè)重要分支，隨著醫(yī)學(xué)成像方式的快速發(fā)展以及人們對健康的日漸重視，醫(yī)學(xué)圖像處理也開始成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)圖像形成過程中會引入各種噪聲，這些噪聲會讓圖像邊緣變得模糊，圖像誤差增大，信噪比降低，從而給醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量造成較大的影響。面對存在質(zhì)量問題的醫(yī)學(xué)圖像，醫(yī)生可能對病人的某些病癥分辨不清，從而在診斷上出現(xiàn)誤差。因此在不降低醫(yī)學(xué)圖像空間分辨率的前提下，有效去除圖像中的噪聲，同時(shí)還要保留醫(yī)學(xué)圖像原本的特征信息，這

2、種問題的研究對于醫(yī)學(xué)診斷有重要的實(shí)用價(jià)值。
　　本文研究的目的是研究出一種新的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法，并利用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)，研究平臺是matlab。其理論意義在于本課題借助圖像結(jié)構(gòu)—紋理分解理論，同時(shí)利用圖像的增強(qiáng)理論及非局部均值理論，先從理論角度構(gòu)造一種混合去噪方法，然后通過計(jì)算機(jī)編程得以實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)去噪方法進(jìn)行對比可知，新算法實(shí)現(xiàn)了有效快速保真的去噪效果，因此具備充分的理論研究意義。
　　本課題是基于圖像結(jié)構(gòu)—紋理分解

3、模型來處理醫(yī)學(xué)含噪圖像，論文的基本思路是:將含噪圖像f分解為兩部分即:f=u+v，其中u代表圖像的主要結(jié)構(gòu)部分;v代表圖像的震蕩部分，包括紋理和噪聲。本文根據(jù)u和v的特點(diǎn)，對u，進(jìn)行銳化處理，突出圖像中的細(xì)節(jié)部分并增強(qiáng)被模糊了的細(xì)節(jié)，從而得到ul;對v，進(jìn)行去噪、提取紋理，采用快速非局部均值濾波算法進(jìn)行處理，得到vl。最后將得到的ul和vl加起來，即可得到去噪后新的圖像fl。
　　經(jīng)過數(shù)值實(shí)驗(yàn)論證表明，新算法處理醫(yī)學(xué)圖像獲得的信噪