基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法.docx

基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法
基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法
摘要
随着计算机层析成像技术在医学影像领域的广泛应用，图像质量的提高变得至关重要。然而，由于噪声的存在，计算机层析成像图像的质量常常受到限制。为了解决这个问题，一种新的基于自适应滤波系数的非局部均值算法被引入。该方法通过在计算机层析成像图像上应用非局部均值滤波器，并使用自适应滤波系数来调整滤波器参数，实现了对图像的有效降噪。
关键词：计算机层析成像，图像降噪，非局部均值滤波器，自适应滤波系数
引言
计算机层析成像技术是一种通过多个旋转X射线源和探测器阵列来获取物体内部结构的方法。然而，由于X射线的物理性质以及系统参数限制，计算机层析成像图像通常受到噪声的干扰。这些噪声会影响图像的视觉效果以及后续的诊断结果。因此，研究如何降低计算机层析成像图像的噪声，提高图像质量，成为当前的研究热点。
非局部均值滤波器（NL-means）是一种经典的图像降噪方法，它利用图像中的冗余信息进行滤波处理。NL-means算法通过对图像中的每一个像素点，寻找与之相似的像素块，并通过计算这些相似块的加权平均来得到滤波结果。然而，传统的NL-means算法只考虑了相似块之间的空间距离，并没有考虑图像局部结构的纹理特征。这会导致在某些情况下，NL-means算法无法很好地恢复图像细节。
为了克服这个问题，我们提出了一种基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法。该方法通过引入自适应滤波系数，并将其应用于NL-means算法中的相似块加权平均计算。这样，通过自适应调整滤波系数，我们可以在保留图像纹理细节的同时，有效地降低图像的噪声。
方法
我们的方法主要包括以下几个步骤：
首先，我们对输入的计算机层析成像图像进行预处理，包括去除伪影、对比度增强等。这样可以为后续的降噪处理提供更好的输入。
然后，我们对预处理后的图像应用非局部均值滤波器。具体而言，我们对图像中的每一个像素点，寻找与之相似的像素块，并计算这些相似块的加权平均。这样可以有效地降低图像的噪声。
在NL-means算法中，我们引入了自适应滤波系数来调整滤波器参数。自适应滤波系数可以根据图像的局部结构特征来动态地调整，从而在保留图像纹理细节的同时，降低图像噪声。
最后，我们对降噪后的图像进行后处理，包括边缘增强、图像平滑等。这样可以进一步提高图像的质量，并减少降噪过程中引入的伪影。
实验与结果
为了验证我们提出的方法的有效性，我们使用了一系列计算机层析成像图像进行实验。实验结果表明，与传统的NL-means算法相比，我们的方法能够更好地保留图像纹理细节，并有效地降低图像的噪声。
结论
在本论文中，我们提出了一种基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法。通过在NL-means算法中引入自适应滤波系数，我们可以在保留图像纹理细节的同时，降低图像的噪声。实验结果表明，我们的方法能够有效地提高计算机层析成像图像的质量，为后续的诊断和分析提供了更好的基础。
参考文献
[1]BuadesA,CollB,MorelJ.Anon-localalgorithmforimagedenoising[J].ComputerVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEComputerSocietyConferenceon,2005,2:60-65.
[2]DabovK,FoiA,KatkovnikV,etal.Imagedenoisingbysparse3Dtransform-domaincollaborativefiltering[J].ImageProcessing,IEEETransactionson,2007,16(8):2080-2095.
[3]LiuC,SunY,TangX,etal.Learningtodetectasalientobject[J].PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,2007,29(3):353-367.
[4]ZhangK,ZuoW,ChenY,etal.Beyondagaussiandenoiser:Residuallearningofdeepcnnforimagedenoising[J].IEEETransactionsonImageProcessin,2017,26(7):3142-3155.