医学超声图像去噪方法研究
基于偏微分方程的医学超声图像降噪研究
细 节 的 同时 去 除 斑 点 噪声 ， 时 能 使 图像 更 清 晰 。 同
Ａｐｐｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｉｌＤｉ ｅ ｅ ｉ ｌＥｑ ｔｏ ｉ ｔｏ ｆＰａ ｔａ ｆ ｒ ｎｔａ ｕａ ｉ ｎ ｃ
ｉ ｅ ｉａ ｔ ａ ｏ ｎ Ｍ ｄ ｃ ｌＵｌｒ ｓ ｕｎｄ Ｉ ａ ｅ Ｎｏ ｓ ｄｕｃ ｉ ｎ ｍ ｇ ｉｅ Ｒｅ ｔｏ
Ｍ Ａ ｎ — ｆ ｉ Ｒｏ ｇ ｅ
ｎ ｉｉ ｏ ｅ ｖ ｎ ｐｅ ｋ ｅ ｉ ｌｒ ｓ ｕｎ ｍａ ｅ ． Ａ ｐ ｃ ｌ ｏｓｎｇ ｆｒｒ ｍｏ ｉ ｇ ｓ ｃ ｌ ｎ ｕ ｔａ ｏ ｄ ｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ｋ ｅ— ｃ ｎａ ｉａ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｐｌｔｅ ｎｔ ａ ｔｏ ｏ ｐ — ｏ ｔｍ ｎ ｔ ｄ ｉ ｇ ｓ ｓ ｉｔｄ ｉ ｏ ａ ｃ ｒｏ ｎ ｃ ｍ ｏ
ｎ ｎ ｎ ｏ ｏ ｅ ｔｃ ｎ ａｎ ｎ ｅ ｔ ｒ ｎ ｏｓ ． Ａ ｔｒ ｔ ａ ，ｆ ｇ ｌｔ ａ ａｙ ｉ ｉ ｓ ｄ ｔ ｎ ｌ ｚ ｈ ｏ ｏ ｎ ｎ ｅ ｔａ ｄ ａ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｏ ｔ ｉ ｉｇ ｔｘ ｕ ｅ ａ ｄ ｎ ｉ ｅ ｆ ｈ ｔ ｉ ｅｅ ｎ ｌｓｓ ｓ ｕ ｅ ｏ ａ ａ ｙ ｅ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｔ ｅ ｄ
ｒ ｇ ｌ ｔ ｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ．Ｓ ｍｕａ ｉｎ ｒ ｓ ｌ ｎ ｉ ａｅ ｔ ａ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｂ ｔ ｒ ｔ ａ ｔ ｅ ｐ ｃ ｌ ｉ ｅｅ ａ ｓｏｍａｉ ｏ ｏ ｅ ｔ ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓ ｅｔ ｈ ｎ ｏｈ ｒ ｓ ｅ ｋ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｓ ｅ ｒ ｍｏ ａ ｌ ｒ ， ｅｍｓｏ ｕ ｐ ｅ ｓｎ ｐ ｃ ｌ ｎ ｒ ｓ ｒ ｉ ｇ ｉ ｇ ｅａｌ ．Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌ ｅ ｅ ｌｔ ａ ｉ ａ — ｅ ｖ ｌ ｔ ｓ ｉ ｔｒ ｆｓ ｐ ｒ ｓ ｉ ｇ ｓ ｅ ｋ ｅ ａ ｄ ｐ ｅ ｅｖ ｎ ｉ ｆ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｄ ｔ ｉ ｓ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ａ ｈ ｔｔ ｓｌ ｓ ｈ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｃ ｍｐ ｅｅ ｙ ｆａ ｉｌ ｎ ｆ ｃ ｉｅ ｏ ｉ ｓ ｏ ｌｔｌ ｅ ｓｂ ｅ ａ ｄ ｅｆ ｔ ． ｈ ｅ ｖ
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法生物医学图像处理在医学诊断、疾病监测和研究领域起着至关重要的作用。
然而，由于成像设备和条件的限制，导致生物医学图像中常常存在噪声，并且图像质量可能不尽如人意。
因此，噪声去除和图像增强算法成为了生物医学图像处理的核心内容。
本文将介绍一些常用的噪声去除与图像增强算法，并探讨它们在生物医学图像处理中的应用。
在生物医学图像中常见的噪声主要有高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声。
高斯噪声是由于成像器件的电子噪声引起的，会给图像带来均值为0的随机分布的像素值扰动。
椒盐噪声则表现为图像中孤立的黑点或白点，这是由于成像过程中信号的缺失或随机跳变引起的。
而泊松噪声则主要出现在低剂量的正电子断层扫描（PET）图像中。
针对高斯噪声，最常用的噪声去除算法之一是基于加权平均的滤波器，如均值滤波器和中值滤波器。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。
然而，均值滤波器对于去除高斯噪声的效果并不理想，因为它容易导致图像细节的损失。
相比之下，中值滤波器通过计算邻域像素的中位数来去除噪声，能够有效地保留图像的边缘信息。
对于椒盐噪声，可以使用自适应中值滤波器来进行噪声去除。
自适应中值滤波器在计算中位数时，根据像素邻域中非噪声像素的比例动态调整滤波器的大小。
这样可以更好地适应不同强度的噪声，并在保留图像细节的同时去除噪声。
针对泊松噪声，可以采用最小化总变差（total variation，TV）的方法来进行噪声去除。
TV正则化方法通过最小化图像的总变差来抑制噪声，并恢复出清晰的图像细节。
这种方法特别适用于低剂量PET图像，因为其在噪声抑制的同时也能够充分保留图像的显著性特征。
除了噪声去除算法外，图像增强算法也是生物医学图像处理中重要的一部分。
图像增强旨在改善图像的视觉质量和信息内容，以便更好地进行医学诊断。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、伪彩色处理和多尺度分解。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像的像素值重新映射到一个更均匀的分布，从而增强图像的对比度和细节。
医疗图像处理中的噪声去除与增强技术
医疗图像处理中的噪声去除与增强技术噪声是在医疗图像中常见的干扰因素，对诊断和治疗产生负面影响。
因此，噪声去除和图像增强在医学领域中具有极其重要的意义。
本文将介绍一些常用的医疗图像处理技术，包括去噪和增强的方法。
首先，对于噪声去除技术，有几种常用的方法。
一种是基于滤波器的方法，例如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
均值滤波器适用于高斯噪声的去除，它通过计算像素周围领域的平均值来减小噪声。
中值滤波器是一种非线性滤波器，通过比较像素周围领域的值并选择中值来消除噪声。
高斯滤波器则是一种线性滤波器，适用于高斯噪声和其他平滑噪声的去除。
另一种常用的噪声去除方法是基于图像复原的技术，例如反卷积和小波去噪。
反卷积通过分析噪声对图像的影响并尝试恢复原始图像。
小波去噪是一种基于小波分析的方法，通过将图像转换到小波域进行噪声去除。
这两种方法在医疗图像处理中都有着广泛的应用。
除了噪声去除之外，图像增强也是医疗图像处理中至关重要的一部分。
图像增强旨在改善图像的质量和对比度，以提高医生对图像的诊断能力。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、拉普拉斯增强和多尺度增强。
直方图均衡化是一种通过调整图像的灰度级分布来增强图像对比度的方法。
它通过将图像的直方图拉伸到整个灰度级范围内来实现增强。
拉普拉斯增强是一种基于图像的二阶导数的方法，通过突出图像的边缘特征来提高图像的清晰度。
多尺度增强是一种通过对图像进行多次平滑和锐化的操作来增强图像细节的方法。
除了以上介绍的方法，还有一些其他的医疗图像处理技术，例如自适应增强和神经网络方法。
自适应增强是一种根据图像的特征和内容进行增强的方法。
它根据图像的局部特征来调整图像的亮度、对比度和锐化程度。
神经网络方法则是一种基于深度学习的图像处理技术，通过训练神经网络来实现自动的图像去噪和增强。
综上所述，医疗图像处理中的噪声去除和增强技术是非常重要的。
通过选择适当的噪声去除方法，可以减少图像中的噪声干扰，提高图像的质量和可视化效果。
基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法
基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法郭业才;王绍波【摘要】在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonic image de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain, 简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(034)005【总页数】6页(P54-59)【关键词】脉冲耦合神经网络;小波变换;超声医学图像;斑点噪声【作者】郭业才;王绍波【作者单位】安徽理工大学,电气与信息工程学院,安徽,淮南,232001;南京信息工程大学,电子与信息工程学院,江苏,南京,210044;安徽理工大学,医学院,安徽,淮南,232001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41超声医学成像因为具有对人体无损害、能够实时显示器官、成本低、使用方便等优点而成为临床医学辅助诊断的重要手段之一.然而，超声成像过程中产生的斑点噪声降低了图片的质量，使图像细节信息不易辨别，由于超声医学图像的细节信息在临床辅助诊断中起关键性作用，因此，在去除斑点噪声的同时保持超声医学图像的细节信息已成为超声医学图像领域的一个重要研究课题.脉冲耦合神经网络 (pulse coupled neural network, 简称为PCNN)是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络，PCNN有着生物学的背景，是根据对动物的大脑视觉皮层同步脉冲发放所获得的实验结果建立起来的一种神经网络数学模型，PCNN在图像处理中的应用已经取得显著成果[1-5].目前，PCNN主要用于对椒盐噪声进行去噪，这是因为PCNN是基于图像灰度的，每次迭代检测时总是找到最大灰度值的位置，然后利用相应的滤波方法将该点滤除，该方法不会给周围的像素带来新的污染及造成图像边缘模糊，并且其执行时间短，特别适合实时显像.但对于受斑点噪声污染的图像，由于PCNN不能确定噪声的准确位置，并且不能准确设定阈值，其去噪效果不理想.小波变换被认为是用于恢复信号的一种有效工具，小波变换的长处在于它能够生成含有输入信息显著特性的系数并且能够对信号进行由粗及精的逐级多分辨率分析，其处理后图像的信噪比高，但现有的各种基于小波的去噪算法在某种程度上都会造成图像的边缘模糊[6].对超声图像来说，边缘模糊会影响对病变的正确诊断.基于以上分析，作者提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法，其优点在于通过PCNN来识别噪声系数，并对其进行修改，减小噪声.该方法首先对噪声图像进行对数变换和小波变换，并对小波系数进行相应的预处理；其次，应用PCNN方法处理小波系数，再对小波系数进行相应的后处理；最后，对处理后的小波系数进行小波逆变换和指数变换得到去噪图像.实验仿真结果表明，该方法不仅能有效地去除斑点噪声，而且能够很好地保留图像的边缘和细节信息.1 斑点噪声对超声图像进行去噪，首先要建立斑点噪声模型.在不同的成像系统中，斑点噪声对成像的影响表现不同，不过已经证明斑点噪声是由于成像系统内的波束产生的，有共同的噪声模型[7].假设I为噪声图像，S为原始图像，ηm(m表示乘性)为乘性噪声，ηa(a表示加性)为加性噪声，则噪声图像模型可以写为：I(i,j)=S(i,j)·ηm(i,j)+ηa(i,j), (i,j)∈Z2，(1)式中：i和j分别表示行和列，下同.通常加性噪声对超声图像的影响很小，因此，可以忽略ηa，则式(1)可以改为：I(i,j)=S(i,j)·ηm(i,j)，(2)对式(2)两边取对数变换，将乘性噪声变为加性噪声，即：log I(i,j)=log S(i,j)+log ηm(i,j)，(3)将式(3)写为：f(i,j)=g(i,j)+ο(i,j)，(4)式中：f(·)、g(·)和ο(·)分别表示I(·)、S(·)和ηm(·)的对数；ο为白噪声，这样就可以用处理加性噪声的方法来处理斑点噪声，如小波去噪.2 PCNN图1 PCNN单个神经元模型Fig.1 Single neuron model of PCNN2.1 PCNN模型作为实时显像系统，超声成像对计算量的要求比较高，因此作者采用计算量相对较小的简化PCNN模型，简化PCNN单个神经元模型[8-9]，如图1所示.其神经元按(5)～(9)式进行迭代计算.Fij[n]=Sij,(5)Lij[n]=∑WijklYkl[n-1],(6)Uij[n]=Fij[n](1+βLij[n]),(7)(8)Eij[n]=exp (-αE)Eij[n-1]+VEYkl[n-1],(9)式中:n为迭代次数；Fij[n]、Lij[n]分别为第(i,j)个神经元第n次迭代时的反馈输入和连接输入；Sij为外部输入刺激信号；β为突触之间连接强度常数；Uij[n]为内部活动项；Eij[n]为动态阈值；Yij[n]为PCNN脉冲输出；内部连接矩阵Wijkl为Lij[n]中Ykl[n-1](k表示行，l表示列)的加权系数；VE为Eij[n]的幅度常数；αE为衰减系数.2.2 PCNN去噪模型图2 PCNN降噪算法流程图Fig.2 Flowchart of PCNN de-noise algorithm在用PCNN进行图像处理时，将一个二维PCNN网络的M×N个神经元分别与二维输入图像的M×N个像素相对应，在第一次迭代时，神经元的内部活动项就等于外部刺激Sij，如Sij大于阈值，这时神经元输出为1，为自然激活，此时其阈值Eij[n]将急剧增大，然后随时间指数衰减.在此之后的各次迭代中，被激活的神经元通过与之相邻神经元的连接作用激励邻接神经元，若邻接神经元与前一个迭代激活的神经元所对应的像素具有相似强度，则邻接神经元容易被捕获激活，反之不能被捕获激活.因此，利用某一神经元的自然激活会触发其周边相似神经元的集体激活，产生脉动输出序列Y[n]，且它们形成了一个神经元集群，从而可实现对噪声的识别，再对噪声进行处理.PCNN通过修改灰度值去噪的模型[8]如图2所示.3 图像的小波变换3.1 图像的小波分解和重构Mallat在Burt和Adelson的塔形图像分解和重构算法的启发下，提出了小波变换Mallat快速算法.若设H(低通)和G(高通)为两个一维镜像滤波算子，其下标m和n分别对应于图像的行和列，则按照二维Mallat算法，在尺度j-1上有如下的Mallat分解公式：(10)式中:Cj(j表示分解尺度，下同)分别对应于图像Cj-1的低频成分、垂直方向上的高频成分、水平方向及对角方向上的高频成分.与之对应的二维图像的Mallat重构公式为:(11)式中:H*、G*分别为H、G的共轭转置矩阵.3.2 小波去噪思想信号经小波变换以后，信号的能量集中于少数幅值较大的小波系数上，而噪声能量则分布于大部分幅值比较小的小波系数上.利用小波变换的这一解相关性质，可以方便地修改小波系数[10].通过选取合适的阈值，将小于阈值的小波系数置零，而保留大于阈值的小波系数，再进行小波重构，得到滤波后的信号.小波阈值去噪的方法主要有硬阈值法、半软阈值法和软阈值法，其中硬阈值法保持细节效果较好，软阈值法则有更好的平滑作用，半软阈值法则克服了软阈值法与硬阈值法的缺点，是两种方法的折衷形式，因此，文中采用半软阈值法作为对比方法.4 基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法基于以上分析，采用小波去噪和PCNN去噪的思想，文中提出了基于PCNN小波域斑点噪声去除方法.该方法的思想是：利用小波变换的解相关性，使噪声与信号分离，应用PCNN修改灰度值的方法来识别并修改小波系数，达到去噪的目的.以单层小波分解为例来说明PCNN-WD方法，其具体过程如下：(1) 对噪声图像进行对数变换，使斑点噪声变为加性噪声，即白噪声；(2) 对对数图像进行单层小波分解，确定小波阈值δ，提取小波系数绝对值的最大值Wmax ，同时提取高频系数的符号建立符号矩阵sign(H)、sign(V)和sign(D)，分别对应于水平、垂直和对角方向的高频系数矩阵；(3) 对高频系数矩阵进行绝对值变换，得到绝对值矩阵abs(H)、abs(V)和abs(D)，利用Wmax 减去各绝对值矩阵得到新矩阵H、V和D，使绝对值矩阵的最小小波系数变为最大值、最大值变为最小值；(4) 初始化Ykl[0]、Eij[0]与β，令VE等于Wmax -δ，步长Δ设为域值δ的倍数，对H、V和D进行PCNN处理，对满足条件的小波系数增加Δ来改变小波系数(因为这里采用的是逆向处理的方法)，如果增加后的小波系数超过最大值Wmax ，令小波系数为Wmax ；(5) 利用Wmax 减去处理后的H、V和D得到新的绝对值矩阵abs(H)、abs(V)和abs(D)，将符号矩阵sign(H)、sign(V)和sign(D)分别同新的绝对值矩阵abs(H)、abs(V)和abs(D)进行向量相乘，得到处理后的小波系数；(6) 对处理后的小波系数进行小波逆变换和指数变换得到去噪图像.5 实验仿真及结果分析经过多次实验，该文方法参数选用Wijkl=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5]，β=0.1，αE=0.1，VE=1.2*(Wmax -δ)，步长Δ=b·δ，其中b的取值要根据迭代次数而定，b过小去噪效果不明显，过大容易造成图像模糊.在该文中对所有实验都是进行10次迭代，b=0.45，这里是为了显示该方法具有通用性.如果想要得到对不同噪声处理的更好的结果，可以在噪声大时适当地减小b和增加迭代次数，噪声小时，可适当地增加b和减小迭代次数，并按上述方法进行二次小波分解处理图像.该文所有实验是在Matlab7.0环境下编程实现的，并且采用峰值信噪比(PSNR)和边缘保留评价系数ρ作为评价标准，其中:(12)式中:fi表示原图像像素值，为去噪后图像的像素值，N表示图像的像素点的总个数.边缘保留评价参数ρ定义为:(13)式中:分别是对原图像f和去噪后图像经过3×3的Laplacian算子边缘抽取得到的结果，通过对膀胱肿瘤图像添加不同方差的斑点噪声作为实验图像，将PCNN-WD方法与PCNN和中值滤波的混合去噪方法[9](PCNN-1)、PCNN和修改灰度值的混合去噪方法[9](PCNN-2)、小波半软阈值法进行比较，处理结果如图3所示.图3 各种方法去噪结果Fig.4 De-noise results of all methods对膀胱肿瘤图像添加噪声方差σ=0.01时，各种方法去噪结果如图4所示.对不同的肿瘤图像添加方差为σ=0.01的噪声，各种方法处理的结果比较，如表1所示.图4 不同方法对膀胱肿瘤图像滤波结果Fig.4 Filtering results of bladder tumor image using different method表1 对不同的肿瘤图像，各种方法处理结果比较Tab.1 Analyzing results of each method to different bladder tumor image指标肿瘤1肿瘤2肿瘤3肿瘤4PSNRρPSNRρPSNRρPSNRρPCNN-175.94710.556576.69680.660072.90830.527779.87250.6814PCNN-274.94040.541376.70240.679868.18930.528981.63430.6976小波去噪80.04050.540481.55850.703177.76050.548284.91030.6850PCNN-WD81.03480.575082.54190.717278.39130.571486.30870.7127图4表明，PCNN-WD同小波去噪方法相比，去噪后图像的边缘更清晰，图像细节信息得到更好的保留，整体视觉效果更好，更接近原图像；PCNN-1方法虽能很好地保留图像的边缘，但对噪声的滤除不理想，并且造成部分细节丢失(因为PCNN不能准确判断噪声位置)；PCNN-2处理后的图像不但噪声未能被去除，而且整体灰度值减小，导致图像过暗.但是PCNN-WD方法在将小波方法和PCNN方法结合时，必然会增加计算的复杂度，这里将各种方法处理噪声方差为σ=0.01的膀胱肿瘤图像的平均计算时间作一比较，如表2所示.表2 各种方法的平均运行时间 sTab.2 Running average time of each methods 方法PCNN-1PPCNN-2小波去噪PCNN-WD时间16.353.761.115.12从表2的数据可以看出，虽然PCNN-WD方法的去噪效果比小波半软阈值方法好，但这是以增加时间复杂度为代价的.PCNN-1要对噪声点的3×3邻域进行局部中值滤波，即对每个像素的邻域元素求中值，而PCNN-WD方法是直接同通过修改小波系数进行去噪，所以运算时间比PCNN-1要小；但同PCNN-2方法相比，由于增加了小波变换和相应的预处理，使得运行时间变长.总之，通过对降噪结果的分析，PCNN-WD方法明显优于PCNN-1、PCNN-2、和小波半软阈值方法，运算时间同样优于PCNN-1方法，但比小波方法要长.通过多次实验表明，图像细节信息和边缘信息越丰富，该方法的优势越明显.如果想要得到更理想的图像，可通过改变修改步长和迭代次数实现.6 结语PCNN为当前国际上智能信息处理的最新研究领域之一，它是一个极其复杂的非线性系统的模型，目前它的理论研究仍处于发展阶段.通过分析斑点噪声、小波去噪和PCNN的特点，提出一种小波域的PCNN超声医学图像去噪方法，该方法同小波半软阈值方法、PCNN-1、PCNN-2相比，去噪后图像的边缘更清晰，并且能够更好地保留图像细节和提高信噪比；但与小波半软阈值方法相比，是以牺牲运算时间为代价的；然而，随着计算速度的大幅提升，时间开销大一点已不是主要问题.参考文献：[1] Kuntimad G, Ranganath H S. Perfect image segmentation using pulse coupled neural networks[J].IEEE Trans，Neural Networks,1999,10(3):591-598.[2] Johnson J L, Padgett M L. PCNN models and application[J].IEEE Trans Neural Networks,1999,10(3):480-498.[3] 李敏,蔡骋,谈正.基于修正PCNN的多传感器图像融合方法[J].中国图象图形学报，2008，13(2):284-290.[4] 马义德,史飞,李廉,等.一种基于脉冲耦合神经网络的脉冲噪声滤波器设计[J].生物医学工程学杂志,2004,21(6):1019-1023.[5] 于江波,陈后金.PCNN模型的改进及其在医学图像处理中的应用[J].电子与信息学报,2007,29(10):2316-2320.[6] 田勇,郭建征,马义德，等.小波变换与PCNN在图像处理中的比较与结合[J].甘肃科学学报,2006,12(4):53-55.[7] 陈兴杰，柴晓冬.一种基于简化PCNN的红外图像分割方法[J].安徽大学学报：自然科学版，2010，34(1)：74-77.[8] 马义德.脉冲耦合神经网络与数学图像处理[M].北京：科学出版社，2008：1-50.[9] 石美红，张军英，朱欣娟，等.基于PCNN的图像高斯噪声滤波的方法[J].计算机应用，2002，22(6)：1-4.[10] 李虹,王惠南,董海艳，等.基于小波变换的血管内超声图像血流斑点噪声抑制研究[J].生物医学工程学杂志,2008,25(2):313-317.。
医学影像处理中的图像去噪方法
医学影像处理中的图像去噪方法一、引言医学影像处理是指通过对医学图像进行数字化处理和分析，以提取和加工图像中的有用信息，帮助医生进行更准确的诊断和治疗计划制定。
在医学影像处理中，图像去噪是一个重要的步骤，因为噪声会干扰图像中的细节，降低图像的质量和可观察性。
本文将介绍医学影像处理中的常见图像去噪方法。
二、常见的图像去噪方法2.1 均值滤波均值滤波是一种基本的线性滤波方法，它通过在像素周围取邻域的平均值来减小噪声。
该方法简单易实现，但会导致图像模糊，特别是对于边缘和细节部分的保留效果不好。
2.2 中值滤波中值滤波是一种基于排序的非线性滤波方法，它通过用邻域中像素的中值来代替当前像素的值，从而减小噪声。
相比均值滤波，中值滤波能够在去噪的同时保持图像的边缘和细节信息，但对于较大噪声和厚噪声效果较差。
2.3 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的非线性滤波方法，它将图像表示为不同频率的小波系数，然后通过消除噪声小波系数来实现去噪。
小波去噪方法可以有效地去除高频噪声，同时保留图像的边缘和细节信息，具有较好的去噪效果。
2.4 非局部均值去噪非局部均值去噪是一种基于图像相似性的非线性滤波方法，它通过在整个图像中搜索相似像素块，并计算这些块之间的相似度来去除噪声。
该方法能够在去噪的同时保持图像的细节信息和纹理特征，对于医学影像处理中的细微结构保护效果较好。
2.5 统计滤波统计滤波是一类基于统计模型的图像去噪方法，包括高斯滤波、均值逆滤波等。
这些方法通过对图像的统计特性进行建模来去除噪声，具有较好的去噪效果。
然而，统计滤波方法对于噪声的统计特性的准确性要求较高，对非高斯噪声或复杂噪声的去噪效果较差。
2.6 深度学习去噪近年来，深度学习在图像去噪领域取得了显著的进展。
利用深度卷积神经网络，可以对图像进行端到端的学习和重建，从而实现较好的去噪效果。
深度学习去噪方法能够学习到图像的复杂结构和特征，适用于各种类型的噪声去除。
医学影像处理中的图像去噪技术的应用方法
医学影像处理中的图像去噪技术的应用方法在医学影像处理中，图像去噪技术是一项重要的应用方法。
医学影像作为一种全面展示人体结构和功能信息的重要手段，对于医生的诊断结果有着至关重要的影响。
然而，医学影像在采集和传输过程中往往会受到各种噪声的干扰，这些噪声会降低图像的质量和清晰度，给医生的准确诊断带来困难。
因此，图像去噪技术的应用方法对于提高医学影像的质量和准确性具有重要意义。
图像去噪技术是通过对噪声进行判别和去除来恢复图像的清晰度，提高图像的视觉品质。
在医学影像处理中，常用的图像去噪技术包括基于统计方法的去噪、基于滤波方法的去噪、基于小波变换的去噪等。
基于统计方法的去噪是通过对图像信号进行统计分析来估计和消除噪声。
其中，常用的统计方法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，通过将图像中每个像素点与其邻域内的像素点进行加权平均来降低噪声的影响。
中值滤波是一种非线性滤波器，它将图像中每个像素点替换为邻域内像素点的中值，从而达到去除噪声的效果。
均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过对邻域内像素点的平均值来平滑图像，并减少噪声的影响。
这些基于统计方法的去噪技术可以根据实际需求进行选择和调整，以获得最佳的去噪效果。
基于滤波方法的去噪是通过应用滤波器对图像进行处理，以减少噪声的影响。
其中，常用的滤波方法包括线性滤波、非线性滤波和自适应滤波等。
线性滤波器是一种将图像中每个像素点与其邻域内的像素点进行线性组合的滤波器，它可以通过调整滤波器的参数来减少噪声的影响。
非线性滤波器是一种通过对图像进行非线性变换来消除噪声的滤波器，常用的非线性滤波器包括中值滤波、双边滤波和小波变换等。
自适应滤波是一种根据图像特性和信噪比自适应调整滤波器参数的滤波方法，它可以根据不同的图像区域和噪声强度自动调整滤波器的参数，以获得更好的去噪效果。
基于小波变换的去噪是一种通过将图像信号从时域转换到频域进行处理来减少噪声的方法。
医疗影像诊断中噪声去除的过滤算法
医疗影像诊断中噪声去除的过滤算法医疗影像诊断中噪声去除的过滤算法医疗影像诊断是现代医学中非常重要的一项技术，在临床中起到了至关重要的作用。
然而，医疗影像中常常存在着各种各样的噪声，这些噪声可能会对医生的准确诊断造成影响。
因此，研究和应用噪声去除的过滤算法在医疗影像诊断中具有重要意义。
噪声是医疗影像中不可避免的存在，它可以来自于多个方面，比如影像采集设备的误差、环境的电磁干扰以及信号传输等等。
噪声的存在会导致医疗影像中出现模糊、不清晰的细节，从而影响医生对病情的判断和诊断。
为了解决医疗影像中的噪声问题，研究学者们提出了多种噪声去除的过滤算法。
其中最常用的算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及小波变换等方法。
这些算法都有着不同的特点和适用范围。
均值滤波是一种简单直观的噪声去除方法，它通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像。
但是，均值滤波容易造成图像细节的模糊，并且对于不同大小的噪声效果不一致。
中值滤波是一种非线性的滤波方法，它通过计算像素周围邻域的中值来去除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波在去除噪声的同时能够保留图像的边缘信息，因此在医疗影像的去噪中得到了广泛应用。
高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，它通过对图像进行卷积来平滑图像。
高斯滤波在去除噪声的同时能够保持图像的细节信息，因此在一些对图像细节要求较高的医疗影像中得到了广泛应用。
小波变换是一种基于多尺度分析的噪声去除方法，它通过对图像进行小波变换来分离图像的低频和高频信息，并进一步利用阈值处理来去除噪声。
小波变换在去噪的同时能够保持图像的细节信息，因此在一些对图像细节要求较高的医疗影像中得到了广泛应用。
除了以上提到的算法，还有许多其他的噪声去除方法在医疗影像诊断中也有应用。
这些方法各有优劣，需要根据具体的应用场景和需要进行选择。
总之，噪声去除的过滤算法在医疗影像诊断中具有重要意义。
通过合理选择和应用这些算法，可以有效地去除噪声，提高医生对医疗影像的诊断准确性和可靠性。
基于空洞卷积神经网络的医学超声图像去噪
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年7月1日第46卷第13期Jul.2023Vol.46No.130引言超声因为其具有无创、低成本、高效性、便利、实时性等成像特点而被广泛应用于医学领域。
医学超声逐渐成为医院里病症诊断最重要的工具之一，超声检测已成为一种常规检测。
超声成像技术在临床的应用中呈现出越来越重要的地位，特别是在孕妇胎儿生长的观察和腹部器官病变的诊断方面。
然而，超声图像中存在散斑，它以颗粒结构的形式叠加在图像上，导致图像对比度降低，严重影响图像质量。
因此，它给临床诊断和后续的处理带来了一定的困难。
散斑在超声波、激光、声呐、合成孔径雷达图像[1]中非常常见，是在超声检测中减少病变对比度的主要限制之一，它可以被认为是超声检测中主要的噪声源，确实应该降低。
因此，散斑去噪具有重要的应用研究意义。
医学超声设备通过探头[2]将一个低频（3~30MHz ）的超声脉冲传输到患者体内，在组织间界面反射的脉冲被转换为电信号，探头同时可以获得超声波图像。
但在转换过程中，散斑噪声是一种通过散射[3]对传感器产生随机干扰的小粒子。
由于脉冲的随机相位长度和破坏基于空洞卷积神经网络的医学超声图像去噪邵党国1，朱彧麟1，马磊1，徐慧2（1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650500；2.昆明医科大学第一附属医院，云南昆明650000）摘要：散斑严重影响医学超声图像的质量，从而导致临床诊断和图像处理困难。
为解决上述问题，提出一种基于空洞卷积神经网络的散斑减小方法。
不同于其他的散斑抑制方法，文中通过建立超声图像和散斑图像之间的非线性映射，同时结合跳跃连接使网络不会发生梯度爆炸或消失，从而具有较好的反向传播能力。
该方法可以通过超声图像预测散斑，再由超声图像与预测的散斑图像相减从而得到干净的超声图像。
该方法相较于散斑减少各向异性扩散（SRAD ）和细节保持各向异性扩散（DPAD ），具有更好的散斑减少和结构保存性能，在对比的量化数据上提升巨大。
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
的信号目 。如此反复 的对信号进行处理 之后 ， 小波系数基本上可以被 认为均是由信 号所产生 的， 从而最终得到了去噪后的图像。 在一般情况下 ， 阈值 函数包括 以下两个 ： 阈值和软 阈值 函数 。 硬
硼 ： ＝ Ｗ６ ｛
其 中： ： ６ 硬阈值 ｗ： 小波系数
由以上 公式可知 ： 当所输 入的数值 比阀值大 时， 则输 出和输入
相 同 ； 所输 入 的数 值 小 于 阀 值 时 ， 输 出就 为 ０ 当 则 。这 样 经 过计 算 ， 就
够快速准确 的对患者病情进 行诊 断， 该尽可能 的寻找一 种能够消 应
除成 像 中斑 点 噪 声 的 方法 ， 而 提 高 成 像 的 质 量 。 进
１ 超 声 图 像 斑 点 去 噪 方法 的现 状
医学信息 ２ １ ０ ０年 １ ２月第 ２ ３卷第 １ ２期 Ｍｅｉａ ｆｒ ｔ ｎ Ｄ ｃ２ １ ． ｏ． ３ Ｎ ．２ ｄｃｌＩ ｏｍａｉ ． ｅ ０ ０ Ｖ １２ ． ｏ１ ｎ ｏ
基于小波变换 的医学超声图像去噪方法研究
赵 汉 青
（ 国矿 业 大学 计 算机 学 院 江 苏 徐 州 ２ １ ０ ； 中 ２ ０ ０ 解放 军 第 九七 医 院磁 共 振 科 江 苏 徐 州 ２ １０ ） ２ ００
关键 词 ： 学超 声 图像 ； 波 变换 ； 医 小 中值 滤 波 ； 纳 滤波 维
目前 ， 医学成像有很 多的方法 ， 中 ， 其 超声成像就是 一种很好 的
方法 。与其他 医学成像相 比较 ， 超声成像具有很多 的优点 ， ： 如 成本 低、 操作方便 、 图像 实时可视 以及对人体健康无害等一系列优点 。超 声成像 这些优点很好 的满足 了医学的众 多研究 ， 因此 ， 它是众多 其 的医学 临床治疗诊 断的一种 主要 方法。然而 ． 超声成像也 会产生一 些不利 的方 面， 其中 ， 影响最大的就是产生干扰性的斑点 ， 从而最终 影响整体的成像效果 ， 不利于对患者病情的观察判断。因此 ， 了能 为
医疗影像处理中图像去噪算法的使用教程
医疗影像处理中图像去噪算法的使用教程医疗影像处理是医学领域中一个重要的研究方向，它涵盖了许多不同的任务，其中之一就是图像去噪。
在医疗影像中，噪声是不可避免的，它可能来源于设备、传感器或者图像采集过程中的其他因素。
图像去噪算法的目标是有效地去除这些噪声，以提高图像的质量和准确性。
本文将为您介绍一些常见的医疗影像处理中的图像去噪算法和它们的使用方法。
1. 统计滤波器统计滤波器是最常见的图像去噪方法之一。
它基于统计原理，通过计算像素邻域内的统计特性来估计真实像素值，并将其作为去噪后的像素值。
常见的统计滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
这些滤波器可以通过调整窗口大小和参数来实现不同程度的去噪效果。
在使用统计滤波器时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器和参数。
2. 基于小波变换的去噪方法小波变换是一种频域分析方法，可以将信号或图像分解为不同频率的子带。
基于小波变换的去噪方法利用信号在小波域内的稀疏性，通过对小波系数进行阈值处理来实现去噪效果。
常用的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
在使用小波变换方法时，需要选择适当的小波基函数和阈值算法来平衡去噪效果和图像细节保留。
3. 基于非局部均值的去噪方法基于非局部均值的去噪方法是一种基于图像相似性的去噪算法。
它利用图像中的相似块来估计每个像素的真实值。
该方法通过计算相似度矩阵和加权平均来得到去噪结果。
基于非局部均值的去噪方法在去除图像噪声的同时能够保留图像的细节信息。
在使用该方法时，需要选择相似度度量函数和相似块大小来平衡去噪效果和图像细节保留。
4. 基于深度学习的图像去噪方法近年来，深度学习的发展为图像去噪问题提供了新的解决思路。
基于深度学习的图像去噪方法通常利用卷积神经网络(CNN)来学习图像的噪声分布和去噪映射。
通过训练大量的图像数据，深度学习方法可以自动学习到更有效的去噪策略。
在使用基于深度学习的图像去噪方法时，需要准备大量的训练数据并选择合适的网络结构和训练参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
论文摘要: 图像去噪是图像预处理中一项被广泛应用的技术,作用（略）信噪比,突出图像的期望特征.对超声图像进行去噪处理,是医学超声图像处理的重要一环,对一般图像处理理论也有重要意义.对散斑噪声抑制技术的研究一直是国内外超声成像技术的重要课题之一.超声图像去噪的一般要求是在有效抑制散斑噪声的同时,保留对后期分析诊断有用的（略）. 基于严重椒盐噪声污染图像,改进了中值滤波算法,并将其应用在抑制椒盐噪声算法中.首先利用（略）检测算子进行像素点分类.对检测出来的噪声点根据其局部统计信息,使用分类方法分为低密度噪声、中密度噪声和高密度噪声.对不同密度的噪声采用不同的滤波方式,对所占比例最大的低密度噪声采用在保留细节方面作用突出的八邻域相似度函数加权滤波.算法充分考虑到中高密度噪声的情况,表现出更好的去噪能力、自适应性以及保留细节能（略）基于直方图和邻域相关系数,改进了加权均值滤波算法,并将其应用在抑制椒盐噪声算法中.引入灰度直方图作为邻域平均的权值,提供了原图像的灰度分布信息.引入相关系数,利用相关性区分了有效（略）该算法根据当前所处理像素点的具体信号特征,自适应地调整算法的滤波强度...
Image denoising is widely used in the field（omitted）preprocessing, and its main purpose is to improve signa（omitted）ratio and to highlight the expectation features for images. The medic （omitted）und image denoising is an important field of medical ultrasound image processing, and also significant for general image processing（omitted）ng the speckles has always been one of the most key subjects of ultrasoun（omitted）technology home and abroad. It is mainly desired that the useful image details for p...
目录:摘要第4-5页
Abstract 第5-6页
第1章绪论第10-22页
·课题背景第10页
·图像噪声第10-12页
·噪声特征第11页
·噪声分类第11-12页
·去噪质量评价标准第12页
·基于均值滤波的去噪方法第12-14页
·均值滤波的缺陷分析第13页
·加权均值滤波器第13-14页
·基于中值滤波的去噪方法第14-15页
·加权中值滤波第14页
·开关中值滤波第14-15页
·自适应滤波方法第15页
·极值中值滤波第15页
·基于偏微分方程的去噪方法第15-17页
·PM 模型第16-17页
·Catté模型第17页
·SRAD 模型第17页
·关于参数k 的最佳估计第17页
·基于多尺度几何分析的去噪方法第17-20页
·小波变换第17-19页
·图像多尺度几何分析第19-20页
·论文的主要内容第20-22页
第2章基于改进中值、均值滤波的椒盐噪声去噪算法第22-39页·引言第22页
·基于严重椒盐噪声污染图像的改进中值滤波算法第22-31页·Max-Min 检测算子和噪声分类方法第23-24页
·双窗口滤波和噪声检测窗口的确定第24-26页
·低密度噪声:八邻域相似度函数加权滤波第26-27页
·中密度噪声:剪除噪声的中值滤波第27页
·高密度噪声:四邻域均值滤波第27-28页
·仿真实验结果及分析第28-31页
·基于直方图和邻域相关系数的加权均值滤波算法第31-37页·直方图相关性第31-34页
·邻域灰度相关性第34页
·算法步骤第34-36页
·仿真实验结果及分析第36-37页
·本章小结第37-39页
第3章基于改进各向异性扩散的超声散斑噪声去噪算法第39-51页·引言第39页
·医学超声图像散斑噪声模型分析第39-40页
·基于中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法第40-50页
·多方向中值滤波第41-42页
·归一化局部方差第42-43页
·仿真实验结果及分析第43-50页
·本章小结第50-51页
第4章基于Context 模型的非下采样Contourlet 变换去噪算法第51-69页·引言第51页
·小波理论基础第51-53页
·多采样系统第51-53页
·平移不变性第53页
·小波去噪方法综述第53-55页
·阈值函数的选择第54页
·阈值的选择第54-55页
·Contourlet 变换第55-59页
·平移不变性分析第58页
·冗余度分析第58-59页
·非下采样Contourlet 变换第59-60页
·基于Context 模型的非下采样Contourlet 变换去噪算法第60-68页·空间自适应Context 模型第60-62页
·基于Context 模型的去噪算法第62页
·仿真实验结果及分析第62-68页
·本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表的学术论文第75-77页
致谢第77页。