CBCT圖像去噪的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學圖像去噪作為圖像預處理的一部分,對圖像的后續(xù)處理如分割、配準、融合起著相當重要的作用。現(xiàn)代醫(yī)學圖像的去噪方法可分為空間域方法和變換域方法。其中空間域的去噪方法以經典的高斯濾波、維納濾波和新興的非局部均值濾波為代表,變換域的去噪方法則以傅里葉變換和小波變換為代表。CBCT成像系統(tǒng)因實時性好、靈敏度高、使用方便等特點而越來越受到重視,并廣泛應用到腫瘤精確定位系統(tǒng)中。但是由于原子散射等原因的存在,使CBCT圖像中存在大量的噪聲,降低了軟組

2、織的對比度,模糊了圖像的邊緣,以至于影響到醫(yī)生對腫瘤區(qū)域的精確的勾畫,增加了診斷的難度。如何改進現(xiàn)有的CBCT圖像去噪方法,減少噪聲對圖像精度的影響,具有很強的研究價值和現(xiàn)實意義。
   本文首先簡單介紹了醫(yī)學圖像噪聲的相關知識,然后對CBCT圖像的去噪算法進行了重點的研究?;?DShepp-Logan模型,對小波域的WCMS算法和空間域的非局部均值算法進行了重點的研究,并且提出了自己的改進方法。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:<

3、br>   (1)針對CBCT圖像中噪聲情況復雜、模型不準確的情況,本文提出了一種新的噪聲估計模型。通過該噪聲模型可以仿真實際系統(tǒng)中的噪聲,便于CBCT圖像噪聲研究的進行。
   (2)在充分研究小波模極大值和閾值去噪的基礎上,對已有的WCMS算法進行了改進。根據(jù)二進小波分解后方向性明顯的特點,改進了濾波器的方向窗。根據(jù)CBCT圖像的特點,提出了適合CBCT圖像的噪聲方差估計公式,使其更適合CBCT圖像噪聲的去噪。
  

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