【正文】 ...................................................................................... 3 圖像的噪聲 ..................................................................................................... 3 圖 像去噪的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法 ............................................................................. 5 客觀準(zhǔn)則 .............................................................................................. 5 主觀準(zhǔn)則 ............................................................................................... 6 數(shù)字圖像常用的基本概念 ............................................................................. 7 常用 的圖像去噪方法 ..................................................................................... 8 幾種新型的濾波方法 ................................................................................... 10 本章小結(jié) ....................................................................................................... 11 第三章 自適應(yīng)中值濾波去噪 .................................................................................... 13 自適 應(yīng)中值濾波方法 ................................................................................... 13 實(shí)驗(yàn)分析 ....................................................................................................... 14 自適應(yīng)中值濾波對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像的濾波效果 ........................................ 14 自適應(yīng)中值濾波對(duì) CT 圖像的濾波效果 ........................................ 19 本章小結(jié) ....................................................................................................... 19 第四章 小波包去噪 .................................................................................................. 21 小波包變換的原理 ....................................................................................... 21 小波包去噪的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ............................................................................... 23 小波包對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像的濾波效果 ........................................................ 23 小波包對(duì) CT 圖像的濾波效果 ........................................................ 28 中值濾波與小波包結(jié)合對(duì) CT 圖像的濾波效果 ....................................... 29 本章小結(jié) ....................................................................................................... 30 總結(jié) .............................................................................................................................. 32 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 33 致謝 .............................................................................................................................. 34 第一章 緒論 1 第一章 緒論 課題背景及研究的意義 100 多年前 ， 德國(guó) 物理學(xué)家 倫琴發(fā)現(xiàn) 了 X 射線， 從那以后，生物醫(yī)學(xué)圖像迅速發(fā)展。相對(duì)而言，小波包變換的去噪效果更為顯著，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波包變換的方法具有一定的應(yīng)用價(jià)值。因此，臨床多采用降低劑量的掃描方案，但低劑量CT 掃描時(shí)受到量子噪聲的影響，使得圖像質(zhì)量下降，影響診斷的準(zhǔn)確性。 本學(xué)位論文屬于 不保密 □。本人完全意識(shí)到本申明的法律后果由本人承擔(dān)。 密級(jí)： NANCHANG UNIVERSITY 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 THESIS OF BACHELOR （ 20xx—20xx 年） 題 目 基于中值濾波和小波包變換的低 劑量 CT圖像的 去噪 學(xué) 院： 信息工程學(xué)院 系 電子信息工程 專業(yè) 班級(jí) ： 生物醫(yī)學(xué)工程 101 班 學(xué)生姓名： 葉紅 學(xué)號(hào)： 6103410030 指導(dǎo)教師： 朱莉 職稱： 講師 起訖日期： 20xx 年 3 月 10 日 —20xx 年 5 月 30 日 南 昌 大 學(xué) 學(xué)士學(xué)位論文原創(chuàng)性申明 本人鄭重申明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。 作者簽名： 日期： 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。 （請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打 ―√‖） 作者簽名： 日期： 導(dǎo)師簽名： 日期： 摘要 I 基于中值濾波和小波包變換的低劑量 CT 圖像的 去噪 專 業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程 學(xué) 號(hào)： 6103410030 學(xué)生姓名：葉紅 指導(dǎo)教師：朱莉 摘要 隨著科技的進(jìn)步，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像學(xué)事業(yè)突飛猛進(jìn)，計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography， CT)技術(shù)已成為醫(yī)學(xué)影像學(xué)的核心技術(shù)之一。 CT掃描所獲得的圖像均存在一定的噪 聲，特別是當(dāng)輻射劑量降低時(shí)，圖像噪聲急劇增高，當(dāng)輻射劑量降低到一定程度時(shí)，隨著噪聲的增高，圖像也將不能滿足臨床診斷的要求。 關(guān)鍵字： CT 圖像； CT 設(shè)備； CT 掃描； 低劑量； 椒鹽噪聲；高斯噪聲；自適 應(yīng)中值濾波；小波包變換?，F(xiàn)在，在醫(yī)學(xué)技術(shù)中，生物醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)成為了 發(fā)展最快的領(lǐng)域之一 [1]。計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動(dòng)著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷的變革。由于 CT 圖像中的病灶部位會(huì)在形狀和灰度上非常相似，用肉眼分辨不出來。即濾處圖像的干擾和噪聲 ，突出感興趣的區(qū)域或邊緣，從而為進(jìn)一步分析 (如圖像的分割、三維重建 )和計(jì)算奠定良好的基礎(chǔ) [3]。 比較常用的去噪方法如低通濾波、鄰域平均法、維納濾波等等。經(jīng)典的高頻增強(qiáng)法、反銳化掩模法等這些方法在進(jìn)行增強(qiáng)圖像的過程中同時(shí)也增強(qiáng)了噪聲。 本課題的研究?jī)?nèi)容 本次課題的工作是嘗試?yán)米赃m應(yīng)中值濾 波和小波包變換的方法來抑制醫(yī)學(xué) CT 圖像的噪聲以及對(duì) CT 圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波包變換的方法在低劑量 CT 圖像的恢復(fù)中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。 1972 年利用這臺(tái) X 線 CT首次為一名婦女診斷出腦部的囊腫，并取得了世界上第一張 CT 照片。勻速轉(zhuǎn)動(dòng)，用高度準(zhǔn)直的 X 線束進(jìn)行掃描，穿過人體的 X 線由探測(cè)器接收；被接收到的 X 線信息由光電轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，再經(jīng)模 /數(shù)轉(zhuǎn)換器（ A/D）將其變成數(shù)字信號(hào)，輸入計(jì)算機(jī)，計(jì)算出該斷面中多個(gè)單位體積的 X 線吸收值，并排列成數(shù)字矩陣數(shù)字矩陣經(jīng)數(shù) /模轉(zhuǎn)換器（ D/A）用黑白不同的灰度等級(jí)在顯示器熒屏上顯示，從而獲得該部位橫斷面結(jié)構(gòu)的圖像，即 CT 圖像。 實(shí)際獲得的圖像一般都因?yàn)槭艿侥撤N干擾而含有噪聲。有些噪聲和圖像信號(hào)互相獨(dú)立、互不相關(guān)，有些是相關(guān)的，噪聲本身之間也可能相關(guān)。 ② 乘性噪聲。量化噪聲是數(shù)字圖像的主要噪聲源，其大小顯示出數(shù)字圖像和原始圖像差異，減少這種噪聲的最好辦法就是采用按灰度級(jí)概率密度函數(shù)選擇量化級(jí)的最優(yōu)量化措施。如果平滑不當(dāng)，就會(huì)使圖像本 身的細(xì)節(jié)如邊緣輪廓、線條等變得模糊不清，從而使圖像降質(zhì)，所以圖像平滑過程總是要付出一定的細(xì)節(jié)模糊代價(jià)。設(shè)隨即變量 z 滿足 Gaussian 分布。如果 Pa 或Pb兩者均不可能為零，則脈沖噪聲值將類似于在圖像上隨機(jī)分布的胡椒和鹽粉微粒。 另一種是主觀準(zhǔn)則，由人眼直接觀察圖像的效果，對(duì)于圖像加噪、去噪以及圖像的恢復(fù)后很大的變化，通過肉眼直接觀察就可以分辨，則使用這種方法評(píng)價(jià)。 均方誤差 （ MES） 定義為： 其中 I(m， n)是原始圖像， K(m， n)表示經(jīng)過處理后復(fù)原的圖像 ,圖像尺寸為m*n。 為信號(hào)幅度（ Amplitude of Signal）。 主觀準(zhǔn)則 盡管客觀準(zhǔn)則能夠簡(jiǎn)單方便的評(píng)估出圖像的質(zhì)量，但圖像終究還是給人看的，在這種情況下，用主觀的方法來測(cè)量圖像的質(zhì)量是最合適的。但是主觀的評(píng)價(jià)方法也有很多的缺點(diǎn)，如需要對(duì)圖像進(jìn) 210 10( ) 1 0 l o g 2 0 l o gs ign al s ign alno is e no is ePAS NR d B ? ? ? ???? ? ? ?? ? ? ? () 221 0 1 01 0 l o g 2 0 l o gIIM A X M A XP S N R M S E M S E?? ?????? ?????? () 第二章 圖像去噪的理論基礎(chǔ) 7 行多次的重復(fù)實(shí)驗(yàn)，無法應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的描述，從工程應(yīng)用的角度來看，耗時(shí)多、費(fèi)用高，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)。 數(shù)字圖像常用的基本概念 (1) 像素 像素 (pixel)：圖像被與其大小完全相等的網(wǎng)格分割成大小相同的小方格(grid)，每一個(gè)方格稱為像素或像元。 (2) 邊緣 邊緣 (edge)：圖像中兩個(gè)具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間存在的像素點(diǎn)集，稱為邊緣。 (4) 灰度圖像 在計(jì)算機(jī)中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖形、灰度圖像、索引圖像和真彩色 RGB 圖像四種基本類型。在一些地方，灰度圖像也可以用雙精度數(shù)據(jù)類型 (double)表示，像素的值域?yàn)?[0 1]， 0 代表黑色， 1 代表白色， 0 到 1 之間的小數(shù)表示不同的灰度等級(jí)。模板運(yùn)算的基本思路是將賦予某個(gè)像素的值作為它本身灰度值和其相鄰像素灰度值的函數(shù)。模板卷積在空域?qū)崿F(xiàn)的主要步驟為： ① 將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個(gè)像素位置重合； ② 將模板上的各個(gè)系數(shù)與模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值相乘 ； ③ 將所有乘積相加 (為保持灰度范圍，常將結(jié)果再除以模板的系數(shù)個(gè)數(shù) )； ④ 將上述運(yùn)算結(jié)果 (模板的輸出響應(yīng) )賦給圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。 中值濾波器在濾除噪聲 (尤其是脈沖噪聲 )的同時(shí)