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软件名称:[B]PET图像去噪方法研究[/B]
软件类型:注塑模毕业设计
运行环境:Win9X/Win2000/WinXP/Win2003/
软件语言:简体中文
授权方式:共享版
软件大小:0 Bytes
官方主页:Home Page
更新时间:2017-10-16 09:44:06
软件简介:

 在众多医学图像中,正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Tomography, PET),在治疗肿瘤患者的过程中起着重要的作用。事实上,获得的图像很容易受到噪声的干扰,比如泊松噪声和高斯白噪声。图像去噪在医学图像处理是必要的,它是对图像进一步处理的基础。传统的图像去噪方法按照处理域的不同可分为空间域滤波和频率域滤波。传统的去噪方法可以一定程度去除噪声,但是同时还会模糊图像的边缘。由于医学图像有其特殊性,图像纹理对于医学诊断和配准是十分重要的。此外,由于PET图像本身信噪比(SNR)很低,对低信噪比图像去噪一直是一个重大的挑战。A.Bades等人提出了非局部均值(NLM)去噪算法的概念,基本思想不再是局部平滑而是平均图像中所有的像素。非局部均值滤波能够同时做到去除噪声和保持边缘而不丢失太多的精细结构和细节。本文将非局部均值去噪算法应用于PET图像去噪。所有考虑进去的去噪算法将在视觉质量、峰值信噪比(PSNR)和边缘细节保持情况三个方面进行去噪性能比较。通过实验发现和中值滤波、维纳滤波和双边滤波相比,非局部均值滤波算法可以在图像去噪上有更好的性能,而且还可以有效地保护图像的边缘信息。

关键词:图像去噪;泊松噪声;边缘保持;非局部均值;PET图像
目 录

第一章 绪论 1
1.1 研究背景及目的 1
1.2 国内外研究状况 2
1.3 主要研究内容和章节安排 3
第二章 图像去噪基础综述 5
2.1 图像噪声的来源 5
2.2 噪声的分类 6
2.3 噪声模型 7
2.4 去噪算法评价方法 8
2.4.1 图像去噪算法的客观评价方法 8
2.4.2 图像去噪算法的主观评价 9
2.5 本章小结 9
第3章 常见滤波器介绍 10
3.1 均值滤波 10
3.2 中值滤波 11
3.3 维纳滤波 12
3.4双边滤波器 13
3.5 本章小结 15
第四章 非局部均值滤波 16
4.1 算法理论概述 16
4.2 非局部均值滤波的MATLAB仿真实验 18
4.2.1 测试图像去噪仿真实验 19
4.2.1.1 加入高斯噪声的测试图像仿真实验 19
4.2.1.2 加入泊松噪声的测试图像仿真实验 21
4.2.2 临床PET图像去噪仿真实验 23
4.2.2.1 第一组PET图像切片仿真实验 24
4.2.2.2 第二组PET图像切片仿真实验 26
4.2.2.3 第三组PET图像切片仿真实验 27
4.3 本章小结 29
第五章 总结与展望 30
致谢 32
参考文献 33
附录 35
附录A 非局部均值滤波 35
本文主要是研究PET图像去噪方法,包括中值滤波、维纳滤波、双边滤波,非局部均值滤波。原始的非局部均值算法是对全幅图像进行搜索,这样计算复杂度非常高,我们将搜索范围限定在当前处理像素的某个领域内。传统的去噪算法主要是针对的噪声类型是高斯白噪声,这是很最简单的噪声模型。我们根据PET图像主要是泊松噪声的特点,通过仿真实验测试以上去噪算法分别对高斯噪声和泊松噪声的去噪效果,并通过视觉质量、峰值信噪比(PSNR)和细节局部放大三方面进行评估,可以看出非局部均值算法对泊松噪声去除的性能是最好的。
本文章节安排如下:
第1章介绍PET图像去噪相关研究背景知识,介绍了PET图像应用前景以及研究PET图像去噪算法的必要性,还介绍了传统的一些图像去噪算法。
第2章介绍图像去噪的一些基础理论知识。
第3章介绍几种常见的图像去噪方法,包括中值滤波,维纳滤波,双边滤波。对各去噪算法的原理进行了论述,并根据在MATLAB中仿真实验的结果对各个算法的优缺点进行总结归纳。
第4章介绍非局部均值算法理论知识,分析算法的性能。对非局部平均算法进行仿真实验,分别对加入高斯噪声和泊松噪声的测试图像进行滤波,并与传统去噪算法结果做了对比分析,验证非局部均值算法的可行性。最后对临床病人PET图像进行实验,对比实验结果。
第5章总结本文论述内容,概括非局部均值滤波对PET图像的去噪性能。并对可行的改进方向进行阐述,对未来进一步研究工作进行展望。
噪声的存在影响了人类感官器官对信息的接收。而图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。一般噪声是不可预测的随机信号,必须通过概率统计的方法进行评估。数字图像中,噪声主要来源于图像的获取或传输过程。成像传感器的性能受到各种因素的影响,比如图像获取过程中的环境条件和传感元器件自身的质量。噪声的存在掩盖了原始图像包含的部分信息,而且不利于图像进一步处理,因而必须进行降噪处理。


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