几种OCT图像散斑降噪算法的研究与比较

合集下载

OCT图像降噪混合滤波方法

ＫｅｒｓＯＣＴｓｅｋｅｉｇｅｏｓｎ；ｗａｅｅａｓｏｍ；ｍｅｎｆｔｒｙｗｏｄ：；ｐｃｌ；ｍａｅｄｎｉｉｇｖｌｔｒｆｒｔｎａｌｉｅ
０引言
摘要：过对光学相干层析（Ｔ系统中的噪音源进行分析，出一种混合滤波处理方法，ＯＴ图像进行降噪处理。利通ＯＣ）提对Ｃ
用小波变换的原理将含噪图像进行小波分解，到高频和低频的子信号，留低频近似图像信号，别对水平、直和对角得保分垂３个方向的高频信号采用均值滤波，并将之前保留的低频近似图像信号与滤波后的这３个方向上的信号合成得到去噪后的
Ａｂｔａｔｈｏｇｅｎｌｓｆｏｓｕｃｓｆｐｉａｃｈｒｎｅｏｇａｈ：ＴｒｕｈｔａｉｏｎｉｓｒｅｏｔｌｏｅｅｃｍｏｒｐｙＯＣ）ｙｔｈａｙｓｅｏｏｃｔｅｅｔｉｈｄｆｉｍｉｆｅｎｍｅｉｏｎｅ
ＭｉｄｆｌｅｉｅｈｏｘｅｔｒｎｇｍｔｏｄｆｒＯＣＴｉａｅｄｎｏｓｎｉｍｇｅｉｉｇ
ＬＩｉ． Ⅵ ＮＧａ — ｅａＪＸｉｏｍｉ
（ｏｅｅｆｎｏｍａｉ，Ｍｅｈｎｃｌｎｌ￣ｃｌｎｉｅｒｇｈｎｈｉｒｌｎｖｒｉ，Ｓａｇａ２０３，ＣｉａＣｌｇＩｆｒｔｎｌｏｏｃａｉｄｅｉｇｎｅｉ，ＳａｇａＮｏｍａＵｉｅｓｙｈｎｈｉ０２４ｈｎ）ａａＥｃａＥｎｔ

图像处理中的图像去噪方法对比与分析

图像处理中的图像去噪方法对比与分析图像处理是一门涉及数字图像处理和计算机视觉的跨学科领域。

去噪是图像处理中一个重要的任务，它的目的是减少或消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。

在图像处理中，有许多不同的去噪方法可供选择。

本文将对其中几种常见的图像去噪方法进行对比与分析。

首先是均值滤波器，它是最简单的去噪方法之一。

均值滤波器通过计算像素周围邻域的像素值的平均值来降低图像中的噪声。

它的优点是简单易懂，计算速度快，但它的效果可能不够理想，因为它会导致图像模糊。

接下来是中值滤波器，它是一种非线性滤波器。

中值滤波器通过对像素周围邻域的像素值进行排序，并选取中间值来替代当前像素的值。

它的优点是可以有效地去除椒盐噪声和激光点噪声等噪声类型，而且不会对图像的边缘和细节造成太大的损失。

然而，中值滤波器也有一些缺点，例如无法去除高斯噪声和处理大面积的噪声。

另一种常见的去噪方法是小波去噪。

小波去噪利用小波变换的多尺度分解特性，将图像分解为不同尺度的频带，然后根据频带的能量分布进行噪声和信号的分离，再对分离后的频带进行阈值处理和重构。

小波去噪的优点是可以提供较好的去噪效果，并且能够保留边缘和细节。

然而，小波去噪的计算复杂度较高，处理大尺寸的图像会耗费较多的时间。

另外，还有一种常见的图像去噪方法是非局部均值去噪（Non-local Means Denoising，NLM）。

NLM方法基于图像的纹理特征，通过计算像素周围的相似度来降噪。

它的优点是可以保持图像的纹理和细节，并且可以处理各种类型的噪声。

然而，NLM方法的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像来说可能会耗费较多的时间。

最后，自适应滤波器也是一种常见的图像去噪方法。

自适应滤波器根据图像的局部特性来调整滤波器的参数，以达到更好的去噪效果。

它的优点是可以根据图像的特点进行自适应调整，并且可以有效地去除噪声和保留细节。

然而，自适应滤波器也存在一些缺点，例如可能会对图像的边缘造成一定的模糊。

谱域OCT光谱分析及图像噪声消除方法

第42卷第3期2021年3月激光杂志L A S E R J O U R N A LVol.42,No.3March,2021谱域O C T光谱分析及图像噪声消除方法秦玉伟^1渭南师范学院物理与电气工程学院，陕西渭南714099;2陕西省X射线检测与应用研究开发中心，陕西渭南714099摘要:在谱域0C T系统中，成像过程存在原理性噪声以及系统暗噪声，影响了图像质量，造成图像信噪比降低，图像局部结构信息缺失，因此，对谱域0C T系统的干涉光谱成分和光谱噪声的形成机制进行分析，提出了针对干涉光谱解耦的噪声处理方法。

对单层薄膜成像实验，得到了薄膜的二维层析图像，实验结果表明，噪声消除方法对薄膜的成像处理简单有效，能够显著提高图像质量。

关键词:〇CT;谱域；光谱；噪声中图分类号:TN249 文献标识码：A doi：10. 14016/ki.jgzz.2021. 03. 149Method of spectrum analysis and image noise elimination forspectral domain OCTQIN Yuwei1'2x School o f P hysics a n d Electrical E n g in eerin g,W einan N o rm a l U niversity y W einan S h a a n x i 714099, C hina2S h a a n x i Research Centre o f X-R a y D etection a n d A p p lic a tio n,W einan S h a a n xi 714099, C hinaAbstract：In spectral-domain optical coherence tomography (OCT) ,there are theoretical noise and the system noise in the imaging process,which affects the image quality.The noises result in the local structure information missing and reduce the signal-to-noise ratio.The interference spectrum composition and the formation mechanism of spectral noise in the spectral domain OCT system were analysed.Therefore,we proposed a method to process noises for interference spectrum decoupling.The two-dimensional tomography image of the monolayer film was obtained from the imaging experiment.The experimental results show that the noise elimination method is simple and effective for mono-layer film imaging,and the image quality can be significantly improved.Key words：optical coherence tomography；spectral-domain；spectrum；noisei引言光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography,OCT)是一种非接触、非侵人和无损伤的新型光学成像技术，能够对生物组织和其他散射介质进行高分辨率快速成像，得到二维层析图像和三维结构图像[1]。

光学相干层析成像的信号处理方法研究

光学相干层析成像的信号处理方法研究光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography，简称OCT）是一种非侵入性成像技术，它通过光学方式获取样品内部的断面结构信息，成像分辨率可达到微米级别。

近年来，OCT技术已广泛应用于生物医学、材料科学、微机电系统（MEMS）等领域。

在OCT成像中，采用干涉测量原理，即将样品反射回来的信号与参考光束进行干涉，通过测量光程差实现成像。

传统的光学干涉技术在B超成像中有广泛应用，而OCT则是在其基础上发展而来的一种技术。

OCT成像中信号处理的质量对成像结果有着至关重要的作用，下面将介绍几种OCT信号处理方法。

一、谱域滤波（Spectral Domain Filtering）OCT中采集到的信号是复杂的干涉信号，并且受到噪声干扰，需要对其进行处理，以得到具有高质量的成像结果。

谱域滤波是一种常用的信号处理方法，其基本原理是通过FFT将时域信号转换为频域信号，再对频域信号进行滤波。

滤波器可以根据信号特点进行选取，选择不同的滤波器可以满足不同的要求。

谱域滤波方法对OCT信号进行去噪和信号增强具有较好的效果。

二、基线校正（Baseline Correction）OCT信号中的基线不稳定，且有时会被干涉信号掩盖，影响成像结果。

基线校正可以通过不同的方法进行处理，如在信号的一定范围内进行线性拟合、中值滤波等方法，来消除基线引起的误差。

这种方法可使成像结果更加清晰、准确，便于医生进行诊断。

三、相位补偿（Phase Compensation）相位补偿是对OCT信号在处理过程中最基本的步骤之一，它可以有效的解决OCT中的相位畸变和光路差等问题，提高成像质量。

相位补偿的方法主要包括和空间相干性方法和时间相干性方法，并根据不同的波长选择不同的模型进行处理。

四、信号提取（Signal Extraction）光学相干层析成像技术是基于光线衍射原理，采用干涉测量的原理对断面图像进行重建，不同的物质会对光信号产生不同的反射或散射，从而得到图像。

图像数据噪声处理方法比较

图像数据噪声处理方法比较图像数据噪声处理是数字图像处理领域的一个重要研究方向。

随着数字摄影技术的快速发展，数字图像在各个领域中得到了广泛的应用，如医学影像、安全监控、计算机视觉等。

然而，由于各种噪声源的存在，如传感器噪声、传输噪声和环境噪声等，导致了图像中出现了各种类型的噪点和伪影。

因此，如何有效地进行图像数据噪声处理成为一个重要问题。

本文将对比和分析几种常见的图像数据噪声处理方法，并对其优缺点进行评估。

这些方法包括空域滤波方法、频域滤波方法和深度学习方法。

一、空域滤波方法空域滤波是一种基于直接操作原始图像空间进行处理的技术。

常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的平均操作，通过计算邻近像素点灰度平均值来对图像进行滤波。

这种方法对高斯噪声有一定的抑制作用，但对于图像细节的保护较差，容易导致图像模糊。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过计算邻近像素点的中值来对图像进行滤波。

这种方法在去除椒盐噪声和激光点噪声方面表现出色，但在去除高斯噪声方面效果较差。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑技术，通过计算邻近像素点的加权平均值来对图像进行平滑处理。

这种方法在去除高斯噪声方面效果较好，但容易导致图像细节丧失。

二、频域滤波方法频域滤波是一种基于频谱分析的处理技术。

常见的频域滤波方法包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换（Wavelet Transform）。

1. 快速傅里叶变换快速傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的技术。

通过将图像转换到频谱域进行滤波处理，可以有效地去除高频噪声。

然而，该方法对于低频噪声的去除效果较差。

2. 小波变换小波变换是一种多尺度分析技术，可以对图像进行多分辨率处理。

通过分析图像的低频和高频部分，可以有效地去除各种类型的噪声。

然而，小波变换方法的计算复杂度较高，对于大尺寸图像处理效率低下。

三、深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术。

光学相干断层扫描成像中的图像处理与分析技术研究

光学相干断层扫描成像中的图像处理与分析技术研究光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）成像技术已经在医学、生物和工程领域得到广泛的应用。

该技术可以实现非接触、无损伤、高分辨率、三维重构组织结构的成像。

然而，OCT成像中的图像噪声和手术手段、体位变化、眼睛运动等因素带来的伪影会影响图像质量。

因此，图像处理技术和分析方法是OCT成像技术中至关重要的环节。

本文将介绍OCT成像中的图像处理和分析技术的研究进展。

一、OCT成像中图像处理的研究1、去噪与去伪影OCT成像中噪声和伪影是影响图像质量的主要因素之一。

因此，去噪和去伪影是OCT图像处理技术中的重要内容。

去噪技术主要包括基于波形相似性的去噪方法、基于小波变换的去噪方法和基于总变差的去噪方法等。

这些方法可以去掉图像中的噪声，提高图像信噪比。

去伪影技术主要包括基于去卷积的方法、基于时间频域分析的方法和基于偏振控制的方法等。

这些方法可以消除或减弱体位变化、眼睛运动等因素导致的伪影，提高图像质量。

2、配准与重构配准和重构技术可以将多张不同体位、不同时间的OCT图像进行对准和叠加，得到更完整、更准确的三维结构。

基于体素和基于表面的配准和重构方法是OCT图像处理中的常用方法。

基于体素的方法可以提高重构图像的分辨率和灵敏度，但计算量较大；基于表面的方法可以重构出更准确的眼底形态和视网膜结构，但对图像质量要求高。

3、特征提取与分割特征提取和分割技术可以将图像中不同组织的结构进行区分和标记，为后续的数据分析和疾病诊断提供支持。

基于机器学习的特征提取和分割方法是近年来OCT图像处理中的研究热点。

该方法可以通过构建分类模型来对图像进行分割，提高分割的准确性和鲁棒性。

二、OCT成像中图像数据分析的研究1、眼底结构分析OCT成像可以直观地显示眼底结构和视网膜层次信息，因此，在眼科领域得到了广泛的应用。

通过对OCT图像的分析和处理，可以准确地测量视网膜厚度、视杯和视盘区域的大小和形态等参数，为疾病的发现和诊断提供依据。

图像去噪技术的比较分析

图像去噪技术的比较分析图像去噪技术是数字图像处理的重要分支，主要目的是去除图像中噪点和干扰，同时保持图像的细节和信息不丢失。

目前市场上已经存在许多图像去噪算法，如：均值滤波、中值滤波、小波变换去噪等。

不同的算法有着各自的特点和优劣，本文将对现有的几个常用图像去噪算法进行比较分析。

一、均值滤波均值滤波是一种最简单的滤波算法之一，其方法是用一个固定大小的窗口在图像上滑动，将窗口内的像素值取平均数，再令中心像素的值等于这个平均数。

其优点是计算简单，缺点是在去除噪点的同时，也会丢失图像的细节。

因此，这种方法更适合于对粗糙的图像进行去噪，而不是对细节丰富的图像。

二、中值滤波中值滤波是一种常见的非线性滤波算法，其方法是用一个固定大小的窗口在图像上滑动，将窗口内的像素值按大小排序，再令中心像素的值等于排序后的中位数。

与均值滤波相比，中值滤波具有一定的保边效果，适用于一些对边缘细节处理更为敏感的场景。

然而，在滤波窗口大小较小时，中值滤波可能会产生少量的残留噪点，而在滤波窗口大小较大时，可能会丢失更多的图像细节。

三、小波变换去噪小波变换去噪是一种基于小波分析的方法，它利用小波变换将图像分解成不同尺度的频率分量，然后根据不同的频率分量采取不同的去噪策略。

通常，高频分量包含较多噪点信息，因此可以采用阈值处理或软阈值处理等方式进行去噪；而低频分量则包含大部分图像信息，因此可以直接保留。

小波变换去噪能够在去噪的同时保留更多的细节信息，适用于对细节较为敏感的图像去噪。

综上所述，不同的图像去噪算法各有其优点和缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。

对于粗糙的图像，可以采用均值滤波等线性算法进行处理；对于边缘细节丰富的图像，可以采用中值滤波等非线性算法进行处理；对于需要保留更多细节信息的图像，可以采用小波变换去噪等高级算法进行处理。

当然，在实际应用中，一般需要根据图像特点和处理要求综合考虑各种算法的优劣，选择最合适的去噪方法。

OCT图像散斑降噪算法的研究与比较

OCT图像散斑降噪算法的研究与比较作者：杨健黄立一潘玲佼朱幼莲来源：《江苏理工学院学报》2018年第02期摘要：OCT图像中的散斑噪声既是信息的载体，也是严重影响医学判断的噪声。

本文以OCT视网膜图像为研究对象，经图像预处理之后，采用中值滤波、各向异性扩散法、维纳滤波、小波阈值法分别对OCT图像进行降噪，并且通过五个降噪指标：等效视数、散斑指数、峰值信噪比、边缘保持系数、均方误差，客观对比了四种降噪方法的优缺点。

结果表明，各向异性扩散法和维纳滤波效果相对比较好，但各有不足。

关键词：光学相干层析技术；散斑噪声；降噪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2095-7394（2018）02-0031-05光学相干层析技术（Optical Coherence Tomography）是一种20世纪90年代逐步发展而成的一种新的扫描成像技术。

它是利用宽带光的弱相干特性，对生物内部微结构进行的高分辨率断层成像。

[1]具有高分辨率、无损、实时和成像快的特点。

能够实现生物散射组织（如人眼、皮肤）等实时成像，因此，在生物医学和材料科学等领域有广阔的医学诊断和工业应用前景。

[2]OCT在成像时会产生电路噪声、扫描噪声和散斑噪声，其中散斑噪声是OCT图像中最为重要的一种噪声。

现在国内外对于散斑噪声处理基本分为两种，一是硬件：改进系统结构和提高光源器件的性能；二是软件：对OCT成像后的图像进行去噪处理。

本文是主要针对软件方法来分析散斑噪声，以OCT视网膜图像为对象，经图像预处理之后，采用中值滤波、各向异性扩散法、维纳滤波、小波阈值法分别对OCT图像降噪，并且通过五个降噪指标：等效视数、散斑指数、峰值信噪比、边缘保持系数、均方误差，客观对比了四种降噪方法的优缺点。

1 OCT图像信号模型建立一般地，OCT图像的噪声主要以散斑噪声为主，这种噪声以乘法噪声的形式存在，其数学模型为[f（x，y）=S（x，y）⋅N（x，y）] （1）其中，[f（x，y）]为实际带噪信号，[S（x，y）]为理想无噪信号，[N（x，y）]为散斑噪声信号。

光学相干层析系统中的图像后处理技术

摘要摘要与其他医学成像技术相比，光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography,简称OCT)技术具有非入侵、非接触式、高分辨、低成本和无损等优点，是近年来发展十分迅速的无损扫描成像技术，现已广泛应用于临床医学诊断以及工业领域的高分辨检测。

然而，OCT作为一种的高分辨成像技术，对成像数据信息的获取要求十分严格，系统的各个环节难免会影响最终成像效果，组织中的高散射介质对光的吸收和散射，导致OCT出现分辨率下降、成像深度不足、对比度低以及噪声严重等现象，大大局限了OCT应用范围。

因此，OCT图像的后期处理有着十分重要的现实意义，高效而准确的算法将使OCT系统能更好的应用于实际的诊断和检测中。

本文从数字图像后处理的角度，以提高OCT图像质量为最终目的，围绕着OCT图像对比度增强，图像去噪，图像配准三个部分展开，具体的工作内容和获得的成果有：1）针对OCT图像低对比度等问题，结合OCT图像特点，设计并实现了一种基于伽马变换的对比度增强算法，该算法是基于伽马校正的全局算法和邻域算法优势互补结合形成，具有较强的普适性和调节性。

实验结果证明，该算法不仅能有效增强图像对比度和局部细节信息，对背景的散斑噪声也能实现较好的抑制作用，获得明显优于其他方法的客观评估参数。

2）针对以散斑噪声为主的OCT图像，通过分析传统的软、硬阈值函数以及半阈值函数的优缺点，并结合散斑噪声的特点，本文提出了一种改进的小波阈值去噪算法，并修正了阈值的选取。

改进的算法在滤除噪声的同时也充分考虑图像信息的保护，实验结果证明该算法能获得较好的综合性评估结果，处理后的OCT图像质量得到有效提升。

3）针对单帧基础上的去噪算法难免会使图像清晰度下降的问题，重新从多帧图像处理的角度出发，以VS2012作为开发平台，利用OpenCV视觉库中提供的高效的相位相关算法和SURF配准算法函数接口，对连续采集的OCT眼底图像数据实现了配准校正后融合处理。

基于图像配准的OCT图像去噪

本科毕业设计（论文）目录1.1图像去噪的背景与研究目的 (6)1.2 图像配准的背景 (8)第二章图像配准的基本原理 (9)2.1 基于灰度值的配准方法 (10)2.2 空间变换 (11)2.2.1刚性变换 (11)2.2.2仿射变换 (12)2.2.3投影变换 (12)2.2.4非线性变换 (12)2.3 图像插值 (13)2.4 相似性测度 (13)2.5 参数优化 (15)2.6 多分辨率配准 (16)2.6.1图像金字塔 (17)2.6.2基于金字塔的图像配准 (19)第三章基于配准的OCT去噪 (20)3.1基于单个三维图像的去噪处理 (21)3.2基于结构相似性指标的去噪处理 (22)3.3基于多个三维图像的去噪处理 (25)第四章去噪结果分析 (26)4.1 分层界限位置提取 (27)摘要光学相干断层扫描技术(光学相干层析技术，Optical Coherence tomography, OCT)，是一种成像技术，在眼内疾病尤其是视网膜疾病的诊断治疗等方面具有十分重要的作用。

然而由于OCT是一种高分辨成像技术，对周围环境的改变以及信号数据的猎取过程要求较高，因此，在获得生物组织内部图像的同时难以幸免会附带一些噪声污染，这就不利于对图像的观察和本文主要讲述对OCT图像使用基于图像配准的方法进行去噪。

试验主要包括对单幅OCT图像中相邻帧的去噪及多幅OCT图像相邻帧的去噪。

基本步骤为对相邻帧配准后在将满足要求的帧提取出来求平均，并认为平均图像即为去噪图像。

试验的去噪结果评价中调用的指标为对比噪声比（CNR）、信噪比（SNR），以原图像和去噪后的图像的CNR与SNR指标来表现去噪的客观结果。

并还需人眼的直接识别来给出主观评价。

关键字：OCT ，图像配准，去噪，AbstractOptical coherence tomography ( OCT), which is an imaging technique, plays a very important role in the diagnosis and treatment of intraocular diseases, especially retinal diseases. However, because OCT is a high resolution imaging technology, the changes in the surrounding environment and the acquisition process of signal data are higher. Therefore, it is difficult to avoid noise pollution while obtaining the internal image of biological tissue, which is not conducive to the observation and judgment of the image. So how to denoise the OCT image is the topic of this thesisThis paper mainly describes the method of image denoising based on image registration for OCT images. The experiments mainly include denoising the adjacent frames in single OCT images and denoising the adjacent frames of multiple OCT images. The basic step is to extract the average of thethe denoising image.In the evaluation of denoising results, the indexes called contrast CNR and SNR are used to show the objective results of denoising with the CNR and SNR indexes of the original image and the de-noised image. It also needs direct identification of human eyes to give subjective evaluation.Key words: OCT, image registration, denoising，第一章绪论1.1图像去噪的背景与研究目的在当今社会这个科技高速进展，信息传递日益增快的时代，数字仪器与数码产品早已是人们像等早已在不知不觉中保卫了我们，成了我们现代生活的一定物，它们蕴含着大量的信息。

光相干断层成像（OCT）的噪声去除和三维重建

密级：分类号：ＵＤＣ：编号：理学硕士学位论文光相干断层成像（ＯＣＴ）的噪声去除和三维重建硕士研究生：闰学涛指导教师：苑立波教授学位级别：理学硕士学科、专业：光学所在单位：理学院论文提交日期；２００８年５月论文答辩日期：２００８年６月学位授予单位：哈尔滨工程大学哈尔滨Ｔ程大学硕．１：学位论文摘要光相干层析成像技术（ＯＣＴ）作为一种医学成像手段，以其高分辨率、无损伤的特点在临床医学中得到广泛应用。

由于成像系统避免不了的噪声和畸变会使图像模糊和畸变，本文对ＯＣＴ系统采出的图像进行降噪处理，并将二维切片进行三维重建，使得效果更立体、直观。

本文提出了一种基于时频域联合去噪的图像降噪算法，用于ＯＣＴ图像的噪声去除。

本文研究了ＯＣＴ图像噪声产生原因和噪声种类，提出了时域本底…估计与频域滤波相结合的噪声去除方法。

研究表明，移动平均时域估计算法的提出，避免了时域本底估计中由于相邻像素差别很大而带来的误差，它可以准确估计出本底情况；再与频域滤波相结合，不仅去除了图像的噪声，而且减少了原始方法降噪带来的模糊，提高了图像的信噪比。

通过图像预处理、降噪和畸变的恢复，得到清晰可见的二维切片。

在此基础上，对二维ＯＣＴ图像进行了三维重建，目的是增强图像的可视化效果，有助于理解病灶三维结构，为医学诊断奠定基础。

关键词：ＯＣＴ图像预处理：噪声；时域本底估计；频域滤波；三维重建哈尔滨Ｔ程大学硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＯＣＴ（ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）ｆｉｔｓａｎｏｖｅｌｍｅｄｉｃａｌｓｕｒｖｅｙｉｍａｇｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃｌｉｎｉｃａｌｍｅｄｉｃｉｎｅｆｉｅｌｄｄｕｅｔｏｉｔｓｈｉ啦ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｎｏｎ—ｉｎｊｕｒｙａｎｄｎｏｎ—ｉｎｖａｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｔｃ．Ｔｈｅｎｏｉｓｅａｎｄｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｃａｕｓｅｆｕｚｚｙｏｆｉｍａｇｅ．Ｎｏｖｅｌｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｒｉｔｈｍｅｔｉｃａｎｄｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｏｆＯＣＴｉｍａｇｅｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｉｍｉｎｇｔｏｍａｋｅｔｈｅｉｍａｇｅｍｏｒｅｃｌｅａｒ，ｓｏｌｉｄａｎｄｉｎｔｕｉｔｉｖｅ．Ａｎｉｍａｇｅｐｒｏ?悖澹螅螅椋睿?ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｂａｓｅｄｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｄｅｎｏｉｓｅＯＣＴｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅｓｏｆｎｏｉｓｅｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｉｍｅ—ｄｏｍａｉｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ⅳｉｔｌｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇｉｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎ，ａｎｏｖｅｌｄｙｎａｍｉｃａｖｅｒａｇｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ．ＴｈｉｓｄｙｎａｍｉｃａｖｅｒａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｌｌａｖｏｉｄｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｌａｒｇｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎａｄｊａｃｅｎｔｐｉｘｅｌｓ，ａｎｄｃａｌｌｏｂｔａｉｎｅｘａｃｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｔｈｅｎ，ｆｉｌｔｅｒｉｎｇｉｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｄｅｎｏｉｓｅｓｉｍａｇｅ，ｄｅｃｒｅａｓｅｓｄａｒｋｄｅｇｒｅｅｏｆｉｍａｇｅａｎｄｏｂｔａｉｎｓｂｅｔｔｅｒｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ）ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ．ＴｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｏｆＯＣＴ３一Ｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｈｅｌｐｆｕｌｆｏｒｃｏｍｐｒｅｈｅｎｄｉｎｇ３一Ｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｆｏｃｕｓｉｓｓｕｅ．Ｔｈｅｄｏｏｒｆｏｒｍｅｄｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｅｓｉｓｏｐｅｎｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＯＣＴｉｍａｇｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｎｏｉｓｅ；ｅＳｔｉｍｍｉｏｎｉｎｔｉｍｅｄｏｍａｉｎ；ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎｆｉｌｔｅｒ；３－Ｄｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。

一种OCT图像去噪的原始-对偶算法

一种OCT图像去噪的原始-对偶算法
李济舟;杨余飞;王立科;郑永平;周永进
【期刊名称】《集成技术》
【年(卷),期】2012(001)002
【摘要】本文针对OCT图像噪声的特点,考虑一般的鞍点结构,提出一种原始-对偶算法,对OCT图像进行降噪处理.在对散斑噪声模型取对数处理之后,结合加性噪声的特点,采用原始-对偶结构提出算法,运算较为简单,容易编程实现,文中实验与均值滤波、半软阈值方法进行比较,结果表明,该算法在有效去除噪声的同时较好地保留了OCT图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰.该算法可有效地去除OCT 图像散斑噪声,提高图像的质量,同时文章建立的一般模型可推广到图像分割、目标识别和运动估计等图像处理领域.
【总页数】4页(P61-64)
【作者】李济舟;杨余飞;王立科;郑永平;周永进
【作者单位】中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055
【正文语种】中文
【相关文献】
1.目标超平面上的一种原始-对偶单纯形算法 [J], 高培旺
2.一种新的多块原始对偶混合梯度算法 [J], 申远; 于奥林
3.一种统一的非凸稀疏恢复的原始对偶有效集算法 [J], 焦雨领;刘宇青
4.一种统一的非凸稀疏恢复的原始对偶有效集算法 [J], 焦雨领;刘宇青
5.一种新的多块原始对偶混合梯度算法 [J], 申远[1];于奥林[1]
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

眼科泰斗经验分享：OCT检查图像采集及解读分析（非常值得收藏）

眼科泰斗经验分享：OCT检查图像采集及解读分析（非常值得收藏）1.OCT图像采集由于OCT是探测光经受检眼屈光间质达视网膜，通过获取眼内不同组织界面反射提供的组织厚度与距离信息并还原成图像和数据来进行工作的，所以，眼内浮游物、角膜或晶状体混浊以及眼内填充物等光学路径中任何部位和性质的遮挡或阻碍都会干扰光学信号的接收，减弱信号强度而降低图像质量。

使用OCT进行图像采集时，检查开始前嘱患者适度眨眼或使用人工泪液以便眼表形成平滑且利于成像的光学表面；适当选择最佳光路进入瞳孔区获取最佳景深与检查视野；引导患者保持正确的头位及眼位，使眼位始终固定保持在扫描焦点与景深之内。

总之，应最大程度降低屈光间质的干扰，才能获得最佳采集效果。

2.OCT图像的表现形式及其解读分析OCT图像可用伪彩及灰度图（图1,2)显示。

伪彩图中红白色表示最强反光，代表对光的反射或反向散射较高的区域，以蓝黑色表示最弱反光，代表对光的反射性弱的区域。

正常视网膜组织的强反射包括神经纤维层（RNFL)，视细胞内段/外段连接层（IS/OS) 及视网膜色素上皮（RPE)与脉络膜毛细血管复合体等；中反射主要为丛状层等；弱反射包括双极细胞层等核层和视细胞层。

伪彩色图中视网膜前后界为红色强反射层，分别代表RNFL和RPE 及脉络膜毛细血管层。

玻璃体视网膜交界面是无反射性的玻璃体暗区，与强反射性的视网膜表面形成鲜明对比，界限分明。

RPE与脉络膜毛细血管层均为红色强反射，两层反射接近难以区分。

中等反射来自内外丛状层，而内外核层和光感受器内外节为最弱反射。

视网膜大血管表现为视网膜深层的暗影。

入射信号经过视网膜后显著衰减，脉络膜毛细血管层之后的深层脉络膜和巩膜返回相对较弱的散射，表现为蓝色和黑色弱反射区，大的脉络膜血管呈暗的管腔。

伪彩图对RPE的完整性观察一目了然，但有时噪声干扰细节。

频域OCT使得视网膜黄斑区可视性增强，灰度图较能清晰分辨细节。

灰度图中，灰阶代表了由最暗到最亮之间不同亮度的层次级别。

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)。

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｔｒｏｌｏｇｙａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＪｉｌｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）
ｐｒｏｃｅｓｓｅｄｗｉｔｈｓｅｖｅｒａｌｃｏｍｍｏｎｎｏｉｓｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，Ｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｗａｖｅｌｅｔｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｔｈｅａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｏｍａｋｅｕｐｆｏｒｔｈｅｉｎａｄｅｑｕａｃｙｏｆｖｉｓｕａｌｃｏｎｔｒａｓｔ，ｔｈｅｉｎｄｉｃｅｓｏｆｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ），ｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｎｕｍｂｅｒｏｆｌｏｏｋｓ（ＥＮＬ）ａｎｄｔｈｅｓｐｅｃｋｌｅｉｎｄｅｘｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｌｙａｎａｌｙｚｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｈａｓｔｈｅｂｅｓｔｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｓｐｅｃｋｌｅｎｏｉｓｅｏｆＯＣＴｉｍａｇｅｓ，ｂｕｔａｌｓｏｍａｉｎｔａｉｎｓｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．
指标评价去噪效果，以此来弥补视觉对比的不足．结果表明，各向异性扩散算法不仅对ＯＣＴ图像的散斑噪声具有最好的降噪效果，而且也较有效地保持了图像边缘信息．
【关键词】光学相干层析技术；散斑噪声；降噪算法【中图分类号１ＴＨ７４１【文献标志码】Ａ
（ＯＣＴ）ａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ＯＣＴｉｍａｇｅｓｏｆｐｉｇｓｔｏｍａｃｈｓａｎｄｆｏａｍｐｌａｓｔｉｃｐｉｐｅｓｗｅｒｅ
姚芦鹬，余桂英，张宝武，毕凯，王毅
（中国计量学院计量测试工程学院，浙江杭州３１００１８）
【摘要】为了探究光学相干层析技术（ｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，ＯＣＴ）中图像散斑的降噪处理方法，以
［３ｃ章编号１１００４ — １５４０（２０１５）０３ — ０３３６ — ０５
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１００４ — １５４０．２０１５．０３．０１６
ห้องสมุดไป่ตู้几种ＯＣＴ图像散斑降噪算法的研究与比较
提高图像质量，于是采用猪胃和泡沫塑料管为对象，对比研究了中值滤波、维纳滤波、小波滤波和各向异性扩
散法对ＯＣＴ图像散斑的降噪效果，并且通过信噪
（ＳＮＲ）、等效视数（ＥＮＬ）和散斑指数（Ｓｐｅｃｋｌｅ－ｉｎｄｅｘ）三个
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｓｐｅｃｋｌｅｎｏｉｓｅｉｎｔｈｅＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｅｖｅｒａｌｓｐｅｃｋｌｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆＯＣＴｉｍａｇｅｓ
ＹＡＯＬｕｙｕ，ＹＵＧｕｉｙｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＢａｏｗｕ，ＢＩＫａｉ，ＷＡＮＧＹｉ
第２６卷第３期
２０１５年９月
中国计量学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｅｔｒｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．２６Ｎｏ．３
Ｓｅｐ．２０１５