基于貝葉斯最小均方差算法的OCT圖像散斑處理.pdf

1、光學(xué)相干層析成像(Optical Coherence Tomography，OCT)是近十年迅速發(fā)展起來的一種新型成像技術(shù)，它利用近紅外光的相干特性，結(jié)合外差探測等技術(shù)對生物組織淺表面成像，具有高分辨率，高靈敏度及無損檢測等優(yōu)點，被廣泛地應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。
　　 OCT系統(tǒng)在成像過程中不可避免地會產(chǎn)生散斑噪聲，降低了圖像的清晰度和對比度，影響了生物醫(yī)學(xué)組織中細微結(jié)構(gòu)的檢測。本文對現(xiàn)有散斑噪聲抑制算法進行了分析，針對在散斑降噪方

2、面的不足之處，提出了一種新的散斑噪聲抑制算法，基于非線性對數(shù)空間的貝葉斯最小均方差估計。該算法的新穎之處在于根據(jù)散斑的統(tǒng)計特性，在對數(shù)空間中通過條件后驗抽樣方法抽取樣本，用非參數(shù)估計方法估計無噪聲數(shù)據(jù)的后驗分布，并利用貝葉斯最小均方差估計無噪聲數(shù)據(jù)，得到散斑處理后的圖像。實驗結(jié)果表明，該算法對圖像信噪比和等效視數(shù)的改善情況明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的小波變換和中值濾波，但是在邊緣保留方面還不夠理想。針對該算法在圖像邊緣保留方面的不足，對圖像像素的權(quán)值