本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)相似處理的CT成像研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：X射線計算機(jī)斷層掃描(X-ray Computed Tomography, X-CT)是電子計算機(jī)技術(shù)和X射線成像技術(shù)相結(jié)合的一項(xiàng)醫(yī)學(xué)診斷方法。由于電子計算機(jī)技術(shù)近年來的快速發(fā)展,這個方法已成為目前最常見的醫(yī)學(xué)臨床診斷手段之一。高分辨率的X-CT圖像能夠準(zhǔn)確地檢測出人體待測斷面上組織之間放射衰減特性的微小差異,以數(shù)字圖像的形式將其顯示,并且能夠精細(xì)地分辨出斷面組織的不同密度,從而進(jìn)行醫(yī)學(xué)對比、分析和診斷。光學(xué)相干層析成像(Optical Coherence Tomography, OCT)技術(shù)是另一種有效的生物醫(yī)學(xué)成像手段,近年來也得到了快速的發(fā)展。這種成像模式以低相干成像技術(shù)為基礎(chǔ),應(yīng)用共焦成像技術(shù)和外差探測方法等的優(yōu)點(diǎn),能夠非侵入性地對活體內(nèi)部進(jìn)行可視化觀察。這個方法只應(yīng)用相干光進(jìn)行成像,不需要進(jìn)行生理切片等創(chuàng)傷性手段來進(jìn)行探測,所以沒有任何輻射危險和創(chuàng)傷,比X-CT成像等醫(yī)學(xué)影像技術(shù)安全,能夠無損檢測,故而被稱為“光學(xué)活檢”。雖然上述醫(yī)學(xué)成像模式具有廣泛而重要的應(yīng)用,但是由于受自身設(shè)備性能和外部條件等因素的影響,醫(yī)學(xué)圖像仍有著很多不可避免的缺陷。例如,圖像模糊不清或者圖像邊界不明顯等。此外,在醫(yī)學(xué)圖像的形成和傳輸?shù)倪^程中,其像質(zhì)也會受到一定的影響。這些都給醫(yī)生的圖像判讀和準(zhǔn)確診斷造成了一定的困難和障礙。為了增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量,使醫(yī)生對病變部位和解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行更加清晰的觀察和分析,提高診斷正確率,對醫(yī)學(xué)圖像的后處理就變得很有必要。首先,本文介紹了CT和OCT成像技術(shù)的研究背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并闡述了CT和OCT成像的原理及其詳細(xì)計算過程。其次,介紹了Gaussian濾波、Yaroslavsky濾波、非局部平均算法和離散余弦變換(DCT)等四種數(shù)字圖像去噪的經(jīng)典算法,并應(yīng)用以上四種算法對于測試圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,通過觀察圖像的去噪效果,總結(jié)了各個去噪算法的優(yōu)缺點(diǎn)。最后,本文重點(diǎn)研究了對于自相似濾波和分塊DCT濾波算法的改進(jìn)。一方面,改進(jìn)的自相似算法對各相似窗進(jìn)行DCT處理后求出兩個權(quán)值,再與原權(quán)值組合得到最終權(quán)值,此方法對圖像的去噪效果進(jìn)行了提升。另一方面,改進(jìn)的分塊DCT濾波算法在計算目標(biāo)像素值時,考慮所求像素點(diǎn)在像素塊里不同位置時估計值與真實(shí)值之間的差異,將目標(biāo)像素點(diǎn)在像素塊中不同位置時得到的估計值按對應(yīng)的位置形成估計值矩陣,對估計值矩陣進(jìn)行非局部平均處理以求出目標(biāo)像素值,更好地估計像素點(diǎn)的真實(shí)值,得到了更好的去噪效果。最后,對改進(jìn)的相似算法和分塊DCT濾波算法提出了不足之處,并對下一步的研究工作提出了建議。
【關(guān)鍵詞】：計算機(jī)斷層掃描(CT) 光學(xué)相干層析成像(OCT) 自相似處理 非局部平均 分塊DCT處理
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R814
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-15
• 1.1 CT/OCT成像的研究背景12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的主要工作14-15
• 第2章 CT/OCT成像原理概述15-21
• 2.1 CT成像原理15-18
• 2.1.1 CT投影數(shù)據(jù)15-16
• 2.1.2 濾波反投影算法(FBP)16-18
• 2.2 OCT成像原理18-21
• 2.2.1 光學(xué)相干層析成像技術(shù)簡介18-19
• 2.2.2 OCT成像系統(tǒng)的組成19-21
• 第3章 數(shù)字圖像去噪的模型與方法21-27
• 3.1 Gaussian濾波21-22
• 3.2 Yaroslavsky濾波22-24
• 3.3 非局部平均算法24-25
• 3.4 離散余弦變換25-27
• 第4章 基于自相似算法的CT/OCT圖像濾波27-35
• 4.1 自相似算法具體步驟及理論分析27-28
• 4.2 自相似算法的實(shí)驗(yàn)分析28-29
• 4.3 自相似算法的改進(jìn)及實(shí)驗(yàn)分析29-35
• 第5章 基于分塊DCT濾波算法的CT/OCT圖像濾波35-42
• 5.1 分塊DCT濾波算法的具體步驟及理論分析35-36
• 5.2 分塊DCT濾波算法的實(shí)驗(yàn)及分析36-37
• 5.3 分塊DCT濾波算法的改進(jìn)及實(shí)驗(yàn)37-42
• 第6章 結(jié)論與展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 攻讀學(xué)位期間參與承擔(dān)的科研項(xiàng)目情況45-46
• 致謝46-47
• 附錄47-54
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表54

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本文編號：251479