CBCT图像论文：CBCT图像图像去噪小波分析非局部均值

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医学图像处理中的去噪算法研究

医学图像处理中的去噪算法研究在医学图像处理领域，去除图像中的噪声对于准确的诊断和分析非常重要。

医学图像通常会受到一些因素的影响，例如成像设备的噪声、运动伪影以及其他干扰。

因此，研究和应用高效的去噪算法成为医学图像处理领域的一个重要课题。

本文将讨论医学图像处理中常用的去噪算法，并重点介绍几种经典的方法：中值滤波、高斯滤波和小波去噪算法。

中值滤波是一种简单而有效的去噪方法，它基于中值的概念，即用给定像素周围邻域中的中值替换该像素的值。

中值滤波的优点是保持图像边缘的清晰性和细节，并且在去除脉冲性噪声方面效果显著。

然而，该方法对于高斯噪声等其他类型的噪声效果并不理想。

高斯滤波是一种经典的线性滤波方法，它基于高斯函数的权重分配原理。

高斯滤波的思想是通过将每个像素与其周围像素进行加权平均，从而减少噪声的影响。

高斯滤波对于高斯分布的噪声有较好的去除效果，并且在保持图像细节的同时能够减少噪声。

然而，高斯滤波会模糊图像的边缘和细节信息。

小波去噪算法利用小波变换将图像分解为不同的尺度，并通过阈值处理去除噪声。

小波去噪方法的优点是能够同时保护图像的边缘和细节，并且对于各种类型的噪声均有良好的去除效果。

该方法通过选择合适的阈值来控制去噪的程度，从而达到最佳的图像复原效果。

此外，还有一些其他的去噪算法在医学图像处理中也得到了广泛应用，例如基于总变分的去噪方法、基于非局部均值的去噪方法等。

这些方法在具体的应用场景中表现出了较好的性能和鲁棒性，使得医学图像的诊断和分析更加准确。

在实际应用中，根据具体的噪声类型和图像特征，选择合适的去噪算法是至关重要的。

不同的算法有着不同的优势和适用范围，在实际应用中需要综合考虑准确性、效率和计算复杂度等因素。

总结起来，医学图像处理中的去噪算法研究对于提高诊断和分析的准确性具有重要意义。

中值滤波、高斯滤波和小波去噪算法是常用的几种方法，它们在不同场景下都有各自的优势和适用范围。

此外，还有其他一些去噪算法也在医学图像处理中得到了广泛应用。

小波分析在图像降噪中的应用

摘要：针对图像在采集与传输中受到的噪声污染，为提高图像信噪比，提升图像准确性与实用
性，基于小波分析应用在图像降噪领域的原理与优势，在Ｄｏｎｏｈｏ阈值降噪方法基础上，提出了一种改
ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
小波分析在图像降噪中的应用
董广杰，林旭梅（青岛理工大学自动化工程学院，山东青岛２６６５２０）
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｉｎｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ
ＤｏｎｇＧｕａｎｇｊｉｅ，ＬｉｎＸｕｍｅｉ
（ＡｕｔｏｍａｔｉｚａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＱｉｎｇｄａｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５２０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｈｎａｇｅｓａｒｅｃｏｒｒｕｐｔｅｄｂｙｔｈｅｎｏｉｓｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｉｒａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ＳＯｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍ— ｐｏｒｖｅｔｈｅＳｉｇｎａｌｔｏＮｏｉｓｅＲａｔｉｏａｎｄｔｈｅｉｒａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙ．ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌｌｄｓｏｆｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｔｈｏｄｒａｉｓｅｄｂｙＤｏｎｏｈｏ，ｗｈｉｃｈｉｓａｌｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｉｒｎｃｉｐｌｅｓａｎｄａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｗａｙｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｉｆｌｅｄｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔａｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｓｒｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｆｏｒｍｕｌａｃａｎｂｅｓｅｌｅｅｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｉｎａｃｃｕｒａｅｉｙｅｒｒｏｒｓｏｆｌａｒｇｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ｔｈｅｙａｒｅｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｓｍａｌｌｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｓ，ＳＯｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｆｒｏｍｎｍｔｌａｂｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅ — ｓｕｉｔｓａｎｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆａｃｔｕａｌｉｍａｇｅｓ。ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉＳｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｍａｉｎｌｙｉ１３ｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｌｆｅｘｉｂｌｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ（）ｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，ｓｍｏｏｔｈｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｍａｒｇｉｎａｌｉｍｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｇｏｏｄｅｆｅｃｔｏｆｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．

基于小波阈值的图像去噪-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着多媒体技术的飞速发展，图像信息越来越重要，但是图像在获取、传输、和存储的各个细节中会受到影响，导致最终的图像不可避免的存在各种质量下降问题，我们需要的是高分辨率的图像，对有噪声的图像进行去噪处理有很重要的意义。

本文主要阐述的是基于小波变换的图像阈值去噪方法。

小波变换是一种信号处理技术，可以在时域和频域上显示信号。

小波变换可以将一个信号分解为代表不同频带的多个尺度，通过小波变换，可以确定信号在每个尺度上的时频特征，这样的属性可以用来消除噪声。

基于阈值的图像去噪方法被科学家Donoho和Johnstone提出了，基于阈值的去噪方法可以采用硬阈值或软阈值函数，它易实现且具有良好的效果。

在本文中，采用了不同的噪声，不同的阈值，不同的阈值函数进行分析与相比较。

关键词：小波变换；阈值；阈值函数；图像去噪；A b s t r a c tWith the rapid development of multimedia technology and network technology, image information becomes more and more important in people's work, study and life. But the image in the acquisition, transmission, and storage process sections will be affected seriously, which leads to the final image effected by all kinds of inevitable quality problems. but, which we need is the image with clearity and high resolution. Therefore, to deal with the noise of noisy images has very important meaning in practical application and life.There are a lot of methods for image de-noising. This paper mainly describes the image de-noising method based on wavelet transform. It is well known that wavelet transform is a signal processing technique which can display the signals on in both time and frequency domain. In this paper, we use several threshold based on wavelet transform to provide an enhanced approach for eliminating noise.Wavelet transforms can decompose a signal into several scales that represent different frequency band. The position of signal's instantaneous at each scale can be determined approximately by wavelet transform.Such a property can be used to denoise. Threshold-based de-noising method was proposed by Donoho. Threshold-based de-noising method is used hard-threshold or soft-threshold. It is very simple and has good performance. This paper uses the threshold techniques which applied threshold according to each band characteristic of image.In this paper, the results will be analyzed and compared for different noises, different thresholds, different threshold functions. It has a superior performance than traditional image de-noising method.Keyword：Wavelet Transform; Threshold; Threshold Function; Image De-noising第一章绪论1.1研究目的和意义当今各种信息充斥于我们的日常生活中，图像信息成为人类获取信息的重要信息，因为图像具有传输速度快，信息量大等一系列的强势[1]。

【完整版】小波变换在果品图像去噪中的应用毕业论文设计

本科生毕业设计（申请学士学位）论文题目小波变换在果品图像去噪中的应用作者姓名沈阳专业名称2009级电子信息工程指导教师石永华2013年6月学生：（签字）学号：答辩日期：2013年6月18日指导教师：（签字）目录摘要 (1)Abstract (1)1 绪论 (2)1.1选题背景和意义 (2)1.2果品图像去噪的研究现状 (2)1.3论文主要内容和组织结构 (3)2小波变换的基本理论 (4)2.1 连续小波变换 (4)2.2 离散小波变换 (4)2.3 Mallat 算法 (5)3 基于小波变换的果品图像去噪 (6)3.1 图像去噪的基本原理 (6)3.2 阈值函数的改进 (7)3.2.1 常见的阈值函数 (7)3.2.2 改进的阈值函数 (7)3.3 图像去噪新算法描述 (8)4 应用研究 (9)4.1 图像去噪质量的评价方法 (9)4.1.1 主观评价方法 (9)4.1.2 客观评价方法 (10)4.2 研究方法 (10)4.3 实验结果与数据分析 (11)5 结束语 (13)参考文献 (13)附录1 算法源代码 (15)附录2 图像来源与实验环境 (17)致谢 (18)小波变换在果品图像去噪中的应用摘要：果品图像在获取及传输过程中经常会被噪声污染，极大的影响了人们对图像中细节信息的提取。

图像去噪的目的是在去除绝大部分噪声的同时尽可能的保留图像的细节特征，为后续的处理工作提供方便，因此有必要在对果品图像进行后续处理之前去噪。

小波分析作为一种崭新的分析方法，具有多分辨率特性，在时域和频域上同时具有良好的局部化特性。

实践证明，小波变换是图像处理最强有力的工具，在果品图像去噪有着广泛的应用。

本文详细地介绍了小波变换的基本理论和果品图像去噪的原理，研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了一种新的图像去噪方法。

并利用本文方法与传统方法进行了仿真实验，通过实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

小波与小波包的CT图像去噪

XUE Hui (Dept of College of Health Management, Binzhou Medical University, Binzhou Shandong 264003, China)
Abstract ：Objective: The study is to probe the practical value of Wavelet and Wavelet Packets analysis in the field of CT image De-noising. Methods: The experiment employed MATLAB 6.5 to analyse 512 ×512 CT image, the paper proposed a compromise de-noising method of the soft and hard function based on the wavelet partial threshold value. Contrasted with wavelet compulsory de-noising, the hard function de-noising of overall threshold value, the soft function de-noising of overall threshold value, and wavelet packets de-noising. Results: Through the experiments, wavelet packets de-noising proved to be the most effective, which can effectively filter out the noise in the image, and keep the marginal effects well. Compared with wavelet compulsory de-noising, the hard function de-noising of overall threshold value, the soft function de-noising of overall threshold value, the compromise de-noising method of the soft and hard function based on the wavelet partial threshold value can also be more effective, but its marginal effects and degrees of filtering the noise were inferior to wavelet packets. Conclusions: The experiment result indicates that the compromise de-noising method of the soft and hard function based on the wavelet partial threshold value possesses a certain value in the aspect of wavelet de-noising. Key words: medical Computed Tomography(CT) image; wavelet analysis; wavelet packets analysis; image de-noising

数字图像处理论文,图像去噪

数字图象处理（论文）学院计算机学院专业计算机科学与技术班级 12（7）班姓名李荣学号**********2014年6月25日图像去噪算法论文图像在生成或传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像爱那个的质量下降，对后续的图像处理（如分割、理解等）产生不利影响。

因此，图像爱那个去噪是图像处理中的一个重要环节。

而对图像去噪的方法又可以分为两类，一种是在空间域内对图像进行去噪，一种是将图像变换到频域进行去噪的处理。

一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声，还有加性、乘性噪声等，如上，减少噪声的方法，可以在图像空间域或在图像频率域完成。

在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法。

图像频率域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。

将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。

在这节课上我学习的是借助Matlab软件对图像进行处理。

在图像去噪方面，在Matlab 中常用的去噪函数有imfilter( ), wiener2( ), medfilt2( ), ordfilt2( )以及小波分析工具箱提供的wrcoef2( )和wpdencmp( )等,好像随着Matlab的发展，有些函数变了，不过早大致上变化不大，也有可能是我下载的Matlab不完整吧，总之在实践过程中有些错误让我很纠结。

因为我是刚接触到这类知识，所以很多都还不懂，虽然从课上有了一些了解，但我觉得还远远不够，然而最近实在时间不多，只能等以后再去详细的学习了。

我不敢说我以后会有多熟悉它，只能尽量，因为每一款出名的软件都有各自的市场，而我很难涉及到每个市场，只能当作业余去了解如今有这么一款什么软件可以做什么，如果在以后在这方面有需要时不至于两眼一抹黑。

现在我只能照搬看到的代码，观察比较各个算法对于图像去噪的效果。

基于Contourlet变换的图像非局部Bayes阈值去噪方法

（、ｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换是２００２ＭＮＤｏ和ＶｅｔｔｅｒｌｉＭ ’
上很好地保留了罔像边缘等细节特征，但是硬阈值数频域Ｉ不连续，而Ｈ其未涉及系数问的干 ¨火一．导敛构图像 … 现局部振铃和伪吉佰斯效应等现象。ｓ（（、ｎ，等根据冈像小波系数基于广义高斯分布的特点提『ＪＪ－
构图像进行非局部均值滤波处理。实验结果表明，该方法无论在视觉去噪效果还是客观评价指标上都明显优于传统
的硬阁值去噪方法，并且较传统的非局部均值滤波也有所提高。
关键词：轮廓波变换；自适应Ｂａｙｅｓ阂值法；非局部均值滤波；硬阈值法
（、Ｏ１－１１ｏｕｒｌｅｔ变换的＿小思想从数学角度可以理解为使』｝］类似线段的基数逼近原始罔像，从而实
爪进行（）ｏｎｔｏｕｒｌｅｌ变换首先要对罔像进行多尺度分解。
值法。硬阈值法）ｌｌＢｒｕｃｅ和Ｇａｏ捉ｆ｝Ｉ，它虽然存一定喽
０引言
脱ｒ的大多数罔像都带彳『 பைடு நூலகம்声，这是为图像枉采
集、处、传输等过巾会不ｎ】避免地受列外部环境和『人Ｊ部系统的Ｉ：扰。像噪声会给后】９］罔像特７１Ｆ提取、模式识圳等业离』次的像处理带米淌橄影响。［人【此，冈像噪成为像预处理阶段的匝要仟好之一。多年来，人们一致力ｒ、找一种仃之有效的去噪，Ｊ ‘ 法。

小波变换在CCD视频图像去噪中的应用

Ｋｅｒｓａｅｅｒｎｆｒｙｗｏｄ：ｗｖｌｔｔｓｏｍ；ｄ —ｏｓｇｈｅｈｌ；ｖｄｏｉｇ；ｃａｇｏｐｅｄｖｃＣａｅｎｉｉ；ｔｒｓｏｄｉｅｍａｅｈｒｅｃｕｌｅｉｅ（ＣＤ）ｎ
０前
言
点，去噪效果较好；研究将半软阔值函数应用到本上述算法中，ＣＤ运动图像进行去噪。对Ｃ
ｕｎｇａｈｈｒｃｅｉｔｒｉｔｔｅｃａａｔｒｓｃ，ａｍｅｈｄｗａｐｏｏｅｏｉｔｏｓｒｐｓｄｃｍｂｉｉｈｏａｈｒｓｏｄｗａｅｅｔｏｔｈｅ — ｏｔｔｒｓｏｄｔｎｎｇｔｅｌｃｌｔｅｈｌｖｌｔｍｅｈｄｗｉｈｔｅｓｍｉｓｆｈｅｈｌｏ
中的随机噪声，进行去噪仿真实验与分析，以便更好地进行后续处理。
（ｅａｔｅｔｆＥｅｔｎｃ＆ＥｅｔｃＥｇｎｅｎ，ｅｉｎｅｓｙＨｆｉ３６１ＣｉａＤｐｒｎｏｌｒｉｍｃｏｌｒｎｉｅｒｇＨｆｉｒｔ，ｅ００，ｈｎ）ｃｉｉｅＵｖｉｅ２
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｓｔａｏｒｌｔｏｍｏｇｉｇｖｌｔｃｅｆｃｅｔａｆｅｔｖｌｘｌｉｅｏｔｏｓｅｏａｎｍａｅ．Ａｉｐａｉｌｃｒｅａｉｎａｎｍａｅｗａｅｅｏｆｉｉｎｓｃｎｂｅｅｃｉｅｙｅｐｏｔｄｔｈｅｎｉｅｒｍｖｌｉｉｇｓ —
研究方向。

图像去噪处理毕业论文

图像去噪处理毕业论文摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。

数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。

MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。

MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。

对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。

最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。

为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。

关键字：小波变换图像去噪阈值 MATLABAbstractImage is one kind of important information source, may help People through the imagery processing to understand the information the connotation. The digital image de-noise involves domains and so on optical system, microelectronic technology, computer science，mathematical analysis, it’s a very comprehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effective engineering calculation language，in aspects and so on value computation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application.This article has stated the theory of wavelet threshold denoising ，then done comparing experiments using several good threshold denoising methods．Finally according to the theory analysis and simulation results，the paper discusses several kinds of factors which affect the denoising capability in a complete denoising algorithm．That provides the date reference of threshold denoising methods in actual image process．Keywords: Wavelet transformation; Image denoising; Wavelet threshold; MATLAB1 前言图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。

非局部均值NLM进行图像去噪

使用双边和非局部均值滤波进行医学图像去噪摘要医学图像的瓶颈之一是信噪比很低，因此需要对同一对象进行长时间和重复性的获取来降低噪声和模糊。

为了获取一个高信噪比而不需要长时间重复性的扫描，数据的后期处理（例如去噪）就具有重要意义。

双边滤波和非局部均值滤波经常被用来进行医学图像去噪。

本文提出了一种阈值方案即通过对通用的阈值引入比例因子进行小波和轮廓波变换的去噪。

同时本文提出的轮廓波阈值方案也可作为双边和NLM滤波的预处理步骤。

仿真实验表明本文提出的单个实体包括预处理步骤和双边或NLM去噪步骤，在PSNR和感觉质量方面明显优于单个的双边滤波或单个的NLM去噪。

1、介绍先进医学图像技术的快速发展例如磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET）和CT技术在病人体内进行无创性诊断提供了新的方式。

基于成像模式的一些先进技术仍在研究阶断，但是从没有达到常规的临床应用中。

瓶颈之一就是由于信噪比低，对于同一对象需要进行长时间和重复性的获取来降低噪声和模糊。

例如，一个高信噪比的扩散张量成像数据集需要一个小时获取数据。

一个高信噪比的高角分辨率扩散成像数据的获取需要13个小时。

为了从噪声和模糊图像中恢复高信噪比图像，而不需要长时间重复性扫描，数据的后处理在以下两个方面具有置关重要的角色：（1）自动去噪和去模糊算法恢复数据能降低时间消耗；（2）计算目标的分割技术能够从噪声观测值中直接、自动地将数据提取出来。

在医学图像中我们经常会面临一个相对较低信噪比或者与一个较好的SNR有一个较低对比度情况，庆幸的是人类视觉系统在结构识别（甚至存在相当大的噪声）都是卓有成效的。

但是如果SNR太小或对比度太低就很难检测解剖结构。

定义整体图像质量包括实际和感觉标准。

此外，它在很大程度上取决于特定的诊断任务。

在某些情况下，需要一个高的空间分辨率和一个高的对比度，然而，在其它情况下，更多是是需要知觉的标准。

对于一个医学图像的视觉分析，细节的清晰（主要包括边缘信息和对象的可见度）是很重要的。

医疗影像图像去噪方法与算法的性能优化研究

医疗影像图像去噪方法与算法的性能优化研究医疗影像是现代医疗领域不可或缺的一部分，它在诊断和治疗疾病方面发挥着重要作用。

然而，由于生物成像技术的限制以及外部环境的干扰，医疗影像中常常存在着噪声，这给医生的准确诊断带来了一定的困扰。

因此，对医疗影像图像进行去噪处理已成为一个重要的研究领域。

目前，针对医疗影像图像去噪的方法与算法有很多种。

常用的方法包括滤波方法、小波变换、多尺度分解、稀疏表示、非局部均值方法等。

这些方法各自有其优缺点，并且在不同的情况下表现出不同的性能。

其中，滤波方法是一种最简单直接的去噪方法。

它通过对图像进行加权平均、中值运算或高斯滤波等操作来降低噪声的影响。

然而，滤波方法往往会导致图像的细节信息丢失，从而影响诊断的准确性。

另一个常用的方法是小波变换。

小波变换可以将图像分解成不同尺度的频率成分，从而实现对噪声和图像细节的分离。

采用小波变换可以保留更多的图像细节，提高去噪效果。

同时，小波变换还可以通过选择不同的小波基函数来适应不同类型的噪声。

此外，多尺度分解也是一种常用的去噪方法。

多尺度分解是指将图像分解成不同尺度的空间域或频域表示，以便更好地处理噪声。

通过多尺度分解，可以将图像的低频成分与高频噪声分离开来，从而实现去噪效果。

常见的多尺度分解方法包括小波变换、高斯金字塔变换等。

此外，稀疏表示和非局部均值方法也被广泛应用于医疗影像图像去噪中。

稀疏表示是一种通过稀疏系数表示图像，从而实现对噪声的抑制。

非局部均值方法则是通过参考图像（参考图像通常是噪声较少的图像）来估计并去除图像中的噪声。

然而，以上方法在实际应用中仍然存在一些问题，需要进行性能优化。

首先，不同的噪声类型对应不同的去噪方法，因此需要根据具体情况选择适当的方法。

其次，当前医疗影像图像去噪方法往往会导致图像的细节丢失，从而影响了诊断的准确性。

因此，如何在保证去噪效果的同时保留重要细节成为了一个关键问题。

此外，目前的方法往往需要花费较长的处理时间，对于实时性要求较高的临床诊断来说，这是一个不可忽视的问题。

基于小波分析的医学影像图像除噪设计及仿真研究

基于小波分析的医学影像图像除噪设计及仿真研究作者：***来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2020年第05期摘要：针对当前算法在抑制医学影像图像的噪声、精准地确定阈值方面不太理想，本文研究了小波分析算法的数学模型，利用仿真软件对小波分析除噪算法的实现进行了设计研究，探讨了合适的除噪方法。

进一步对小波阈值不同门限降噪方法的处理结果进行了仿真比较研究，表明利用小波分析的医学影像图像除噪效果较好，便于实现。

关键词：小波分析;医学影像图像;小波阈值;除噪中图分类号：TP391文献标识码： A文章编号1000-5269（2020）05-0078-04DOI：10.15958/ki.gdxbzrb.2020.05.12随着科技的进步，现代医学治疗设施的完善，医学影像是医务人员临床诊断和治疗的重要辅助手段，对疾病的早期预防起着至关重要的作用[1-3]。

小波阈值法图像除噪以良好的时频特性在图像除噪方面也受到了研究者的广泛青睐[4-6]。

图像信息经过小波变换之后，有用信号的能量集中于幅值较大的小波系数上，而噪声的能量则分布在整个小波域中[7-10]。

刘时华等[11]分析了小波对普通信号的去噪效果;王争等[12]探讨了一种基于遗传优化函数曲线的小波阈值法GOCWT;采用MATLAB小波分析函数，通过默认阈值和指定阈值处理等方法对一维形式的含噪信号除噪处理得到研究[13];董利娜等[14-15] 通过小波除噪算法实现了使心脏CT数据集除噪及应用小波理论，把低剂量X射线CT医学影像图像从低频和高频等两方面进行多分辨率分解分析，对其除噪效果的有效性进行了探讨研究;申莎莎[16]对基于小波变换的除噪方法进行了重点分析，对阈值除噪方法，软、硬阈值，阈值选取进行研究;傅伟等[17]在小波除噪的基础上利用方差不变性变换将图像分解成不同频率、不同子带的小波系数，通过对DR医学影像图像不同阈值的滤波处理，研究了医学图像的边缘信息的保留及峰值信噪比问题;霍凤财等[18-19] 探讨了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法，运用MATLAB平台，通过小波局部阈值软硬函数折中消噪方法对512×512的CT医学图像消噪效果性能进行研究。

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。

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CBCT图像论文：CBCT图像图像去噪小波分析非局部均值【中文摘要】医学图像去噪作为图像预处理的一部分,对图像的后续处理如分割、配准、融合起着相当重要的作用。

现代医学图像的去噪方法可分为空间域方法和变换域方法。

其中空间域的去噪方法以经典的高斯滤波、维纳滤波和新兴的非局部均值滤波为代表,变换域的去噪方法则以傅里叶变换和小波变换为代表。

CBCT成像系统因实时性好、灵敏度高、使用方便等特点而越来越受到重视,并广泛应用到肿瘤精确定位系统中。

但是由于原子散射等原因的存在,使的CBCT 图像中存在大量的噪声,降低了软组织的对比度,模糊了图像的边缘,以至于影响到医生对肿瘤区域的精确的勾画,增加了诊断的难度。

如何改进现有的CBCT图像去噪方法,减少噪声对图像精度的影响,具有很强的研究价值和现实意义。

本文首先简单介绍了医学图像噪声的相关知识,然后对CBCT图像的去噪算法进行了重点的研究。

基于3DShepp-Logan模型,对小波域的WCMS算法和空间域的非局部均值算法进行了重点的研究,并且提出了自己的改进方法。

本文的主要工作和创新点如下：(1)针对CBCT图像中噪声情况复杂、模型不准确的情况,本文提出了一种新的噪声估计模型。

通过该噪声模型可以仿真实际系统中的噪声,便于CBCT图像噪声研究的进行。

(2)在充分研究小波模极大值和阈值去噪的基础上,对已有的WCMS算法进行了改进。

根据二进小波分解后方向性明显的特点,改进了滤波器的方向窗。

根据CBCT图像的特点,提出了适合CBCT图像的噪声方差估计公式,使其更适合CBCT图像噪声的去噪。

(3)针对CBCT图像是图像序列以及高斯噪声统计特性的特点,提出了一种基于CBCT图像统计特性的算法,该算法在原有的去噪算法和图像的基础上可以很好的提高图像的质量。

(4)针对非局部算法对于图像中某些例外的、不具有重复结构的像素点会被平均算法模糊的缺点,提出了一种基于非局部算法和多分辨率分析相结合的去噪算法。

实验表明该算法在去除噪声的同时可以有效的保护图像的边缘,并且可以有效保护保护图像的细小结构。

【英文摘要】As a part of image preprocessing, medical image denoising makes an impact on image post-processing such as segmentation, registration, fusion. The medical image denoising can be divided into two categories:spatial domain denoising and transform domain denoising. The spatial domain denoising methods is represented by classic Gaussian filtering, wiener filtering and emerging Non-Local mean filter, while transform domain is represented by Fourier transform denoising and wavelet transform denoising. Because of its real-time, high sensitivity, convenience of Clinical Application, CBCT imaging system is drawing more and more attention. But for the reason of atomic scattering, the CBCT images contain a lot of noise which decrease the soft tissue contrast and blue the image edge. So it increases the difficulty of clinical diagnosis. How toimprove the CBCT image denoising method and reduce the impact of noise on the image accuracy has strong research value and practical significance.We introduce the knowledge of medical image noise, and then we focus on the methods of CBCT image denoising. Based on the model of 3DShepp-Logan, we study the WCMS algorithm in the wavelet domain and non-local means algorithm in the spatial domain and propose our improved algorithm. The main work and innovations are shown as follows:(1)For the complex of the noise and model inaccuracy, we propose a new noise estimation model. Through the model we can simulate actual system noise.(2)Based on the full study of wavelet transform modulus maxima denoising and wavelet threshold denoising, we improved the existing WCMS algorithm. Quite apparent is the fact that dyadic wavelet decomposition is exceedingly directional, mend the wiener filters windows. According to the characters of CBCT image, we proposed the noise variance estimation formula. The experimental results show that it can estimate the CBCT image noise variance more accurate.(3) According to the characteristics of CBCT image and the statistical properties of Gaussian noise, we proposed a denoising method based on the statistical characteristics of CBCT image.(4) Sometimes the image contains some pixels whichdon’t have repeat structure. When denoising, the Non-Local means method will smooth these pixels. We proposed a denoising method based on the non-local means and Multi-scale Dyadic Wavelet Transform. The denoising method can remove noise and preserve the image edge effective.【关键词】CBCT图像图像去噪小波分析非局部均值【采买全文】1.3.9.9.38.8.4.8 1.3.8.1.13.7.2.1同时提供论文写作定制和论文发表服务.保过包发.【说明】本文仅为中国学术文献总库合作提供，无涉版权。

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【英文关键词】CBCT image image denoising Wavelet analysis Non-Local mean【目录】CBCT图像去噪的研究中文摘要8-10ABSTRACT10-11符号和说明12-13第一章绪论13-19 1.1 课题研究背景及意义13-14 1.2 课题研究现状14-16 1.3 本文的研究工作和内容安排16-19第二章常用医学图像噪声的研究19-29 2.1 医学图像噪声的特点19 2.2 常用医学图像噪声的模型及去噪方法19-25 2.2.1 CT图像19-21 2.2.2 磁共振图像21-22 2.2.3 超声图像22-24 2.2.4 PET图像24-25 2.3 CBCT图像的分析25-28 2.3.1 CBCT图像质量的影响因素25-28 2.3.2 CBCT图像噪声仿真的模型28 2.4 本章小结28-29第三章 CBCT的去噪过程29-37 3.1 CBCT工作的基本过程29-30 3.2 CBCT的去噪过程30-36 3.2.1 CBCT的模型设计30-31 3.2.2 CBCT模型的投影31-33 3.2.3 CBCT图像的去噪33-34 3.2.4 CBCT图像的重建34-36 3.3 本章小结36-37第四章基于小波变换的CBCT图像去噪37-54 4.1 三种经典的小波去噪方法37-40 4.2 基于多尺度奇异点检测去噪方法40-50 4.2.1 算法的描述40-44 4.2.2 算法的改进44-45 4.2.3 实验结果及分析45-50 4.3 基于图像特征的小波域去噪50-53 4.4 本章小结53-54第五章基于非局部均值算法的CBCT图像去噪54-61 5.1 算法描述55-57 5.2 算法的改进57-58 5.3 实验结果及分析58-60 5.4 本章小结60-61第六章总结与展望61-63 6.1 论文主要工作的总结61 6.2 未来工作的展望61-63参考文献63-68致谢68-69攻读硕士学位期间发表的论文69-70学位论文评阅及答辩情况表70。