【CN109961411A】非下采样剪切波变换医学CT图像去噪方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910186481.2

(22)申请日 2019.03.12

(71)申请人 浙江工业大学之江学院

地址 312030 浙江省绍兴市柯桥区柯华路

958号

(72)发明人 张聚　陈坚　周海林　吕金城　

(74)专利代理机构 杭州天正专利事务所有限公

司 33201

代理人 王兵　黄美娟

(51)Int.Cl.

G06T 5/00(2006.01)

G16H 50/20(2018.01)

(54)发明名称非下采样剪切波变换医学CT图像去噪方法(57)摘要非下采样剪切波医学CT图像去噪方法，包括如下步骤：步骤1)医学CT扫描图像模型建立；步骤2)对CT图像进行NSST多尺度分解和多方向分解得到一个低频子带和多个高频子带；步骤3)使用快速几何纹理分解将原图像分解为平滑的几何部分和包含噪声的纹理部分，并取几何部分分量和低频子带相融合；步骤4)采用三边滤波法降噪处理融合后的新低频分量，得到新的低频子带；步骤5)采用自适应阈值收缩法处理经剪切波变换后的高频子带系数；步骤6)结合处理后的低频分量和高频分量进行NSST重构，得到去噪后的医学CT图像。本发明通过实验分析与传统的去噪领域算法进行了对比，有效的应用在医学CT去噪领域，

能够更好的有利于医师的分析诊断。权利要求书3页 说明书8页 附图4页CN 109961411 A 2019.07.02

C N 109961411

A

1.非下采样剪切波变换医学CT图像去噪方法，包括以下步骤：

步骤1)医学CT扫描图像模型建立；

医学CT图像即计算机断层扫描，X射线从几个不同的方位和角度扫描人体固定部位交由计算机处理扫描得到的不同横断面建立图像，从而让医生和患者等看到特定检查区域的扫描对象，进而进行医学判断；但是强度过低的发射电流会产生大量的高斯噪声，使得图像质量降低，会影响观察判断结果；

可分两部分建立CT图像的模型，这两部分分别是医学观察所需的人体组织反射信号以及阻碍医学观察的噪声信号，其中噪声信号还可以分为乘性噪声和加性噪声，从影响观察的角度看来加性噪声相比与乘性噪声对CT图像的影响非常微小，所以在处理中一般忽略加性噪声；因此CT电信号的通用模型就表示为：

o(x ,y)＝p(x ,y)q(x ,y) (1)

式中，x表示CT图像的横坐标，y表示图像的纵坐标，p(x ,y)表示无噪信号，q(x ,y)表示乘性噪声；

由于相加的噪声模型比相乘噪声的模型更容易分离，所以对以上式(1)的模型进行对数变换变换成相加的模型，表示为：

log(o(x ,y))＝log(p(x ,y))+log(q(x ,y)) (2)

步骤2)对CT图像进行NSST多尺度分解和多方向分解；

首先把对数变换后的便于噪声分离的CT图像进行多尺度分解，多尺度分解后得到一张和原图等大小的低频CT图像分量和多张同样与原图等大小的高频CT图像分量；在这一步骤中不处理低频分量，对其处理将在步骤3)中进行，经尺度分解得到的各个高频分量子带使用剪切滤波器组处理，即使用剪切滤波器组对各个子带进行方向分解；

步骤3)使用快速几何纹理分解将原图像分解为平滑的几何部分和包含噪声的纹理部分；

快速几何纹理分解将原图像分解为平滑的几何部分以及包含噪声的纹理部分；快速几何纹理分解通过使用高通滤波器在保留图像的主要特征的基础上可以有效地提取纹理，通过建立一个包含局部指示器的非线性滤波器来确定图像的局部是属于纹理部分还是属于几何部分；其纹理部分和几何部分的主要区别是：纹理区域的主要特征是因为其振荡所造成的高度全变分差，相反几何局部区域的主要特点是其全变差不会受到低通滤波的影响；其局部全变分可以表示为如下式子：

LTV σ(f)(x):＝L σ*|Df|(x) (3)

其中σ表示纹理尺度，|Df|表示为变分差，L σ*|Df|即为局部范围的变分差，在利用局部

全变分降噪的过程中其相对局部折减率可以表示为：

反映在图像上的意义可以理解为函数的局部振荡行为，

当折减率接近于0的时候就有：也就是说在折减率接近于0的时候低通滤波器对局部全变差的减小影响非常小，如果

权　利　要　求　书1/3页2CN 109961411 A