本文關(guān)鍵詞：基于圖像結(jié)構(gòu)—紋理分解的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：醫(yī)學(xué)圖像去噪是圖像復(fù)原的一個(gè)重要分支,隨著醫(yī)學(xué)成像方式的快速發(fā)展以及人們對(duì)健康的日漸重視,醫(yī)學(xué)圖像處理也開始成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)圖像形成過(guò)程中會(huì)引入各種噪聲,這些噪聲會(huì)讓圖像邊緣變得模糊,圖像誤差增大,信噪比降低,從而給醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量造成較大的影響。面對(duì)存在質(zhì)量問(wèn)題的醫(yī)學(xué)圖像,醫(yī)生可能對(duì)病人的某些病癥分辨不清,從而在診斷上出現(xiàn)誤差。因此在不降低醫(yī)學(xué)圖像空間分辨率的前提下,有效去除圖像中的噪聲,同時(shí)還要保留醫(yī)學(xué)圖像原本的特征信息,這種問(wèn)題的研究對(duì)于醫(yī)學(xué)診斷有重要的實(shí)用價(jià)值。本文研究的目的是研究出一種新的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法,并利用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn),研究平臺(tái)是matlab.其理論意義在于本課題借助圖像結(jié)構(gòu)—紋理分解理論,同時(shí)利用圖像的增強(qiáng)理論及非局部均值理論,先從理論角度構(gòu)造一種混合去噪方法,然后通過(guò)計(jì)算機(jī)編程得以實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)去噪方法進(jìn)行對(duì)比可知,新算法實(shí)現(xiàn)了有效快速保真的去噪效果,因此具備充分的理論研究意義。本課題是基于圖像結(jié)構(gòu)—紋理分解模型來(lái)處理醫(yī)學(xué)含噪圖像,論文的基本思路是：將含噪圖像f分解為兩部分即：f=u+v,其中u代表圖像的主要結(jié)構(gòu)部分;v代表圖像的震蕩部分,包括紋理和噪聲。本文根據(jù)u和v的特點(diǎn),對(duì)u,進(jìn)行銳化處理,突出圖像中的細(xì)節(jié)部分并增強(qiáng)被模糊了的細(xì)節(jié),從而得到u1；對(duì)v,進(jìn)行去噪、提取紋理,采用快速非局部均值濾波算法進(jìn)行處理,得到v1。最后將得到的u1和v1加起來(lái),即可得到去噪后新的圖像fl。經(jīng)過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)論證表明,新算法處理醫(yī)學(xué)圖像獲得的信噪比最高,去噪效果最好,而且新算法在去除噪聲的同時(shí),對(duì)圖像的邊緣、紋理信息保留最好,這將更有助于進(jìn)行病變的識(shí)別。同時(shí),在對(duì)震蕩圖像v進(jìn)行處理時(shí)利用改進(jìn)后的快速非局部均值算法與原始算法相比,在速度上提高了6倍之多,大大縮短了整個(gè)進(jìn)程處理的時(shí)間。因此新算法具有較高的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：圖像去噪 結(jié)構(gòu)—紋理分解 銳化 非局部均值 信噪比
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究的背景及意義9-12
• 1.1.1 醫(yī)學(xué)圖像處理背景9-10
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.1.3 研究目的及意義11-12
• 1.2 本文的結(jié)構(gòu)體系12-14
• 1.2.1 本文研究?jī)?nèi)容12
• 1.2.2 研究技術(shù)路線12-13
• 1.2.3 本文研究方法13-14
• 1.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)闡述14-15
• 1.3.1 研究創(chuàng)新點(diǎn)14
• 1.3.2 研究不足14-15
• 2 相關(guān)背景技術(shù)15-29
• 2.1 醫(yī)學(xué)圖像去噪的機(jī)理概述15-19
• 2.1.1 醫(yī)學(xué)圖像噪聲產(chǎn)生原理15-16
• 2.1.2 醫(yī)學(xué)圖像去噪方法16-17
• 2.1.3 醫(yī)學(xué)圖像去噪評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)17-19
• 2.2 圖像的結(jié)構(gòu)-紋理分解算法19-21
• 2.2.1 圖像的結(jié)構(gòu)-紋理分解算法19-20
• 2.2.2 圖像的結(jié)構(gòu)-紋理分解程序?qū)崿F(xiàn)(Matlab語(yǔ)言)20-21
• 2.3 醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)理論21-23
• 2.3.1 醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)理論概述21-22
• 2.3.2 銳化增強(qiáng)算法概述22
• 2.3.3 編程構(gòu)造銳化增強(qiáng)濾波函數(shù)22-23
• 2.4 非局部均值理論23-29
• 2.4.1 非局部均值理論概述23
• 2.4.2 非局部均值去噪特點(diǎn)23
• 2.4.3 原始非局部均值代碼冗余及簡(jiǎn)化策略23-26
• 2.4.4 構(gòu)造快速非局部均值濾波算法26-29
• 3 基于圖像結(jié)構(gòu)-紋理分解的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法設(shè)計(jì)29-33
• 3.1 算法描述、算法步驟及流程圖設(shè)計(jì)29-30
• 3.2 算法優(yōu)化思路及改進(jìn)過(guò)程30-31
• 3.3 算法詳細(xì)實(shí)現(xiàn)過(guò)程31-33
• 4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)33-43
• 4.1 算法效果對(duì)比實(shí)驗(yàn)33-41
• 4.2 處理時(shí)間對(duì)比41
• 4.3 基于該算法的效率評(píng)估41-43
• 5 結(jié)論與展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-47
• 附錄(論文中用到的主要函數(shù)代碼)47-51
• 攻讀工程碩士期間所發(fā)表的文章51-52
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷52-53
• 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：401576