基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究
来源: | 作者:admin | 发布时间:2012-6-19 访问人数: 318

基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究

傅爽1    韩广兵2

                                                          ( 1、  山东中医药大学理工学院 2、山东大学物理学院)

摘要:去噪是图像处理中的一个非常重要的问题.中值滤波去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节和边缘,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节和边缘,但对椒盐噪声效果不甚明显。本文综合小波域去噪和中值滤波去噪两种方法对被高斯噪声和椒盐噪声污染的CT图像进行去噪,与单纯的小波变换方法相比,效果较好。

关键词:CT图像;小波变换;中值滤波

中图分类号:R319                A

A Denoising Research of CT Images Based on Wavelet Transformation and Median Filter

                                                                           Fushuang1, Han Guangbing2

1.School of Technology , Shandong University of Traditional Chinese Medicine;2.School of physics,Shandong University

Abstract: Denoising is an important issue in image processing.Denoising with median filter has tradeoff between reducing the noise level and preserving the high -frequency edges of the image. Denoising with   wavelet transformation is the method cannot on1y remove the noise of the image but also preserve the edg- es and details of the image, which is useless to the salt&sepper noise. The paper eliminate Gauss noise and salt&sepper noise from the CT image based on wavelet transformation and median filter. Its result was better, compared with wavelet transformation only.

Keywords:CT image;wavelet transformation;median filter

 

 

0、引言

近年来,随着CT设备图像质量及成像速度的大幅提高,CT在医学诊断中的应用越来越广泛,理论上而言,CT的辐射剂量由产生的X-线光子流决定,光子流的强弱则与通过X-线管的电流值(或mAs值)、X-线管电压(或kVp值)、截面层厚、螺距、扫描时间等系统扫描参数有关[1]。通过调整上述参数,可使CT产生的辐射剂量降低,但随之而来的则是图像中的噪声增加,出现条状伪迹(streak artifacts),图像质量下降,从而影响诊断结果的准确性[2]。噪声是影响CT图像质量至关重要的因素,它不仅直接影响CT图像低对比分辨率(即密度分辨率)及对微小病灶的判别能力,而且增加了对图像进行进一步分析处理的难度。很多需对CT重建图像进行分割、参数提取、可视化等处理,噪声的增加使这些处理的误差加大,系统的预测准确性降低。小波变换是近十几年发展起来的一种新的信号和图像处理工具。小波分析良好的时频特性决定了它在图像去噪和增强中具有广阔的应用前景,使得这一领域充满生机。

  1、小波变换的原理

对于任意 ( 表示平方可积的实数空间,即能量有限的信号空间)其傅里叶变换为 ,若 满足“容许性”条件[3]:

C =               

下略