基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
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医学影像超声诊断中的可视化技术研究超声诊断在现代医学影像领域是一项重要的诊疗手段,它基于声波的传播和反射原理,通过超声波的成像来观察和分析人体内部器官和组织的结构,以帮助医生进行准确定位和诊断。
然而,超声诊断技术的局限性在于图像的质量和可解释性,并且医生的专业知识和经验往往起着决定性的作用。
为了克服这些问题,研究人员不断探索和发展医学影像超声诊断中的可视化技术。
可视化技术是将数据转化为图像或图形的过程,通过视觉化的方式展示数据的特征和结构,使得医生能够更直观、更准确地理解和诊断。
在医学影像超声诊断中,可视化技术的研究主要包括以下几个方面。
首先,超声图像增强技术是可视化技术中一个重要的研究方向。
超声图像在获取过程中受到噪声的影响,导致图像模糊和细节丢失。
为了提高超声图像的质量和可解释性,研究人员运用数字信号处理和图像处理的方法,对超声图像进行滤波、增强和去噪等处理。
例如,基于小波变换的超声图像去噪方法可以提高图像的信噪比,使得医生能够更清晰地观察和分析超声图像中的结构。
其次,三维可视化技术是医学影像超声诊断中的另一个重要研究方向。
传统的二维超声图像只能提供器官和组织的切面信息,限制了对器官的全面观察和诊断。
因此,研究人员致力于将超声图像转化为三维模型,并利用虚拟现实技术使医生可以从多个角度观察器官结构。
例如,利用三维超声技术可以实现胎儿的全面、立体观察,从而提高产前诊断的准确率。
此外,深度学习技术的发展也为医学影像超声诊断中的可视化提供了新的机遇。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,能够从大量的训练数据中自动学习图像的特征和模式,从而减轻医生的工作量并提高诊断的准确性。
例如,基于深度学习的超声图像分割和特征提取方法可以帮助医生快速、准确地定位和识别病灶,提高诊断的敏感性和特异性。
最后,虚拟现实技术也是医学影像超声诊断中的一个研究热点。
虚拟现实是一种模拟和增强真实环境的计算机生成技术,通过戴上虚拟现实头戴显示设备,医生可以仿佛置身于病人的内部,进行全方位的观察和诊断。
如何利用小波变换进行图像滤波图像滤波是数字图像处理中的重要技术之一,它可以用来去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
而小波变换作为一种多尺度分析工具,被广泛应用于图像处理领域。
本文将探讨如何利用小波变换进行图像滤波,以实现更好的图像处理效果。
一、小波变换简介小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法,它通过将原始信号分解为不同频率的子信号,从而实现对信号的分析和处理。
与傅里叶变换相比,小波变换能够更好地捕捉信号的瞬时特征,因此在图像处理中具有更广泛的应用。
二、小波滤波器小波滤波器是小波变换的核心部分,它用于将原始信号分解为不同频率的子信号。
常见的小波滤波器有Haar小波、Daubechies小波等。
这些小波滤波器具有不同的频率响应和时域特性,选择合适的小波滤波器可以实现对图像的不同频率成分的分析与处理。
三、小波变换的图像滤波应用1. 去噪图像中常常存在各种噪声,如高斯噪声、椒盐噪声等。
利用小波变换进行图像去噪可以通过滤波低频子信号来实现。
通过选择合适的小波滤波器,可以将图像中的噪声信号滤除,从而得到更清晰的图像。
2. 边缘检测图像的边缘是图像中的重要信息之一,通过检测图像的边缘可以实现对图像的分割和特征提取。
小波变换可以通过滤波高频子信号来实现对图像边缘的检测。
通过选择合适的小波滤波器,可以提取出图像中的边缘信息,从而实现对图像的边缘检测。
3. 图像增强图像增强是对图像进行处理,以提高图像的视觉效果和信息表达能力。
小波变换可以通过滤波低频子信号来实现对图像的增强。
通过选择合适的小波滤波器,可以增强图像的低频成分,从而提高图像的对比度和细节。
四、小波变换的优势与挑战小波变换在图像滤波中具有一定的优势,它能够更好地捕捉信号的瞬时特征,从而实现对图像的精细分析和处理。
同时,小波变换还具有多尺度分析的特点,可以同时处理不同尺度的信号成分,从而实现对图像的全局和局部处理。
然而,小波变换在图像滤波中也存在一些挑战。
基于小波变换的信号处理技术研究第一章:前言信号处理是一门涵盖众多应用领域的学科,其在数据分析、通信、图像处理、音频处理等方面都有着重要的应用。
小波变换是一种常用的信号处理技术,在多个领域都有广泛的应用,并且在数字信号处理领域中发挥了重要作用。
本篇文章将对基于小波变换的信号处理技术进行深入研究,主要分为以下几个方面:1. 小波变换的介绍2. 小波变换的应用3. 基于小波变换的信号降噪技术4. 基于小波变换的图像压缩技术5. 基于小波变换的语音信号处理技术第二章:小波变换的介绍小波变换是一种基于数学理论的信号分析技术,通过对信号的时频域分析,可以得到更加全面和准确的信号特征,并且能够处理非平稳信号,具有良好的局部性和多分辨率特性。
小波变换与傅里叶变换相比,不仅能够反映信号的频域特征,还能够描述信号的时域特征。
小波变换的基本思想是用小波函数对信号进行分解和重构。
小波函数是一种在时间和频率上均有局部性的基于样条函数的函数,它具有良好的局部性和移位不变性,可以有效地描述信号的局部特征。
小波变换一般分为离散小波变换和连续小波变换两种形式,其中离散小波变换是数字信号处理中常用的分析处理方法。
第三章:小波变换的应用小波变换作为一种重要的信号分析方法,有着广泛的应用,包括但不限于以下几个领域:1. 信号压缩小波变换具有良好的多分辨率性质和局部性质,可以用来对信号进行分解,从而实现信号的压缩。
其主要应用于图像和音频的压缩领域。
2. 信号降噪小波变换具有良好的局部性质,可以有效地消除信号中的高频噪声,从而实现信号降噪。
3. 数据分析小波变换能够对非平稳信号进行分析,从而提取信号的特征。
其在金融数据分析和生物信号分析等领域有广泛的应用。
4. 图像处理小波变换主要应用在图像压缩、边缘检测和图像去噪等领域。
第四章:基于小波变换的信号降噪技术信号降噪是信号处理的一个重要方向,小波变换可以有效地消除信号中的高频噪声,从而实现信号降噪。
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年3月1日第47卷第5期Mar. 2024Vol. 47 No. 50 引 言中国疾控中心的数据显示,跌倒已经成为中国65岁及以上老年人受伤致死的首要原因[1] 。
跌倒的医疗结果很大程度上取决于发现是否及时,现有的商用跌倒检测系统主要分为三类,即视频式跌倒检测系统、基于环境传感器的跌倒检测系统、穿戴式跌倒检测系统[2⁃6]。
视频式跌倒检测系统是在人体活动区域内安装摄像头来获取图像,然后在PC 端对图像进行处理分析,以此来判断人体运动状态。
这种方法虽然检测精度较高,但是由于成本限制,无法对老人进行24 h 的看护。
环境传感器检测系统通常将红外传感器、压力传感器、毫米波雷达等传感器安装在室内对老人进行运动检测,文献[7]利用雷达感知技术,通过检测人体高度来判断人体运动状态。
然而这种方法的成本过于昂贵,很难普及到群众。
基于无迹卡尔曼滤波和小波分析的IMU传感器去噪技术研究阳兆哲, 李跃忠, 吴光文(东华理工大学 机械与电子工程学院, 江西 南昌 330032)摘 要: 获得精确的姿态信息是跌倒检测的关键。
文中在姿态角解算问题中提出一种基于无迹卡尔曼滤波和小波滤波的改进方法,通过Savitzky⁃Golay 滤波器和小波滤波融合算法对加速度计以及陀螺仪数据进行降噪处理,利用降噪后的加速度数据对陀螺仪数据进行PI 积分补偿,将补偿后的陀螺仪数据进行Mahony 解算,其结果作为无迹卡尔曼滤波的状态信息;其次通过加速度值解算,将其结果作为无迹卡尔曼滤波的量测信息实现姿态解算。
实验表明,在静态条件下,相对于常见的扩展卡尔曼滤波融合切比雪夫滤波算法,该方法使IMU 传感器原始加速度计精度提高了83.3%,姿态角标准差平均减少了0.001 93,能够有效地减少随机噪声。
零点漂移、高斯噪声对IMU 传感器姿态角信号的影响,使跌倒检测系统在复杂的环境条件下具有较高的精度以及稳定性。
医学影像中的噪声去除与图像增强算法近年来,随着医学成像技术的不断发展,医学影像在临床诊断和研究中得到了广泛应用。
然而,在实际应用中,随之带来的一些问题也逐渐浮现,最主要的就是医学影像中的噪声问题。
由于噪声会对影像质量产生很大的影响,噪声去除和图像增强算法成为了研究的重点。
一、医学影像中的噪声噪声是指随机错误或干扰造成的影响,是影像中的一种不良信号。
医学影像中的噪声来自于多种因素,如患者的居住环境、患者的生理状态、影像设备的性能等等。
这些因素都会对最终得到的影像质量产生很大的影响。
常见的医学影像噪声包括高斯噪声、泊松噪声、伪影、运动伪影等。
其中,高斯噪声是指在空间域中,由于电子器件本身的噪声、电磁辐射干扰等原因,使得图像的灰度值产生了随机扰动。
泊松噪声则是由于光子统计性质的随机性,在低剂量下,每个像素接收的光子数较少,图像中的像素值就会随机变化。
伪影和运动伪影则是由于医学设备中的机械、电学或软件问题引起的。
二、噪声去除算法噪声去除算法是指将图像中的噪声进行减除或压制,以提高图像质量的算法。
目前主要的噪声去除方法包括基于滤波的方法、小波变换等。
1. 基于滤波的方法基于滤波的方法是一种常见的噪声去除方法。
常见的方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
其中,中值滤波是指用区域内像素值的中值代替当前像素值,以达到消除噪声的目的。
均值滤波则是计算图像中像素在窗口内像素的平均值来进行噪声消除。
高斯滤波则是基于一张图卷积核对图像进行滤波,消除噪声的同时也会对图像进行模糊处理。
2. 小波变换小波变换是一种经典的信号处理方法,它可以将信号分解为多个分别描述不同频率和时域特征的小波系数。
小波变换的特点是可以从时间域和频率域两个方面分析信号,因此可以很好的处理时域和频域信息的混合问题。
在医学影像中,小波变换常用于去除高斯噪声和泊松噪声。
三、图像增强算法图像增强算法是指对图像进行加强和优化,以使得图像的质量更好,更符合人类视觉的要求。
图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向,它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声,提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致,例如传感器噪声、电磁干扰等,使图像中的细节模糊,影响图像的清晰度和准确性。
因此,图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义,如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在,我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法:中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序,然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声,它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时,需要设置一个邻域大小,根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声,但可能会丢失一些细节信息,较大的邻域大小可以减少噪声,但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法:均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术,它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值,并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现,适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时,同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法,均值滤波算法会对图像进行平滑处理,减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法:降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示,并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力,可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时,首先需要训练一个自编码器网络,然后将噪声图像输入网络,通过网络进行反向传播,优化网络参数,最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法:小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带,通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
基于小波变换的语音信号去噪技术研究语音信号作为一种重要的信息载体,在日常生活和工业生产中广泛应用。
随着社会的不断发展和科技的不断进步,对语音信号的要求也越来越高。
但是,在实际应用中,语音信号往往受到各种噪声的干扰,严重影响了信号质量和准确性。
因此,去除语音信号中的噪声,成为了语音处理领域中一个重要的研究方向。
小波变换是一种非常有效的信号分析工具,广泛应用于图像处理、信号处理等领域。
在语音信号去噪方面,小波变换也被用来分析和处理语音信号。
本文将介绍基于小波变换的语音信号去噪技术的研究进展以及相关问题。
一、小波变换小波变换是一种多尺度分析工具,通过将信号分解成不同尺度的子信号,可以对信号进行深入分析和处理。
小波变换的本质是将信号转换到小波域,从而更好地分析和处理信号。
小波变换可以分为离散小波变换和连续小波变换两种。
离散小波变换是将信号离散化后进行变换,适用于数字信号处理。
而连续小波变换是将信号在连续时间域上进行变换,适用于模拟信号处理。
二、语音信号去噪技术传统的语音信号去噪技术有很多,比如基于差分算法的去噪技术、基于局部统计量的去噪技术、基于频域滤波的去噪技术等。
这些方法具有一定的效果,但是在某些情况下效果并不理想,比如噪声比较强、语音信号频率较低等情况下。
基于小波变换的语音信号去噪技术是一种新兴的技术,具有很好的效果。
该技术通过将语音信号分解到小波域中,利用小波系数之间的相关性处理噪声,然后将处理后的信号反变换回到时域中。
三、基于小波变换的语音信号去噪技术的研究在基于小波变换的语音信号去噪技术方面,目前研究较多的是基于软阈值方法的去噪技术和基于最小均方误差方法的去噪技术。
1. 基于软阈值方法的去噪技术基于软阈值方法的去噪技术是一种比较简单的处理方法,其基本思想是对小波系数进行处理,将小于一定阈值的系数置为零,大于一定阈值的系数保持不变。
这种方法可以有效地去除高频噪声,但对于内部噪声的处理效果较差。
小波变换在图像识别中的应用及优化方法引言:图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着科技的不断发展,图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用,如人脸识别、车牌识别、医学影像分析等。
而小波变换作为一种有效的信号处理工具,也被广泛应用于图像识别中。
本文将探讨小波变换在图像识别中的应用,并介绍一些优化方法。
一、小波变换在图像识别中的应用1. 特征提取在图像识别中,特征提取是一个关键步骤。
小波变换通过对图像进行分解和重构,可以提取出图像的不同频率分量,从而得到图像的特征。
这些特征可以用于图像分类、目标检测等任务。
例如,通过对人脸图像进行小波变换,可以提取出人脸的纹理特征,从而实现人脸识别。
2. 压缩和去噪小波变换具有良好的压缩性质,可以将图像中的冗余信息去除,从而实现图像的压缩。
同时,小波变换还可以用于图像的去噪。
通过对图像进行小波变换,可以将噪声和信号分离,从而实现图像的去噪。
这在医学影像分析等领域具有重要的应用价值。
3. 图像增强小波变换可以对图像进行局部分析,从而实现图像的增强。
通过对图像进行小波变换,可以提取出图像的边缘信息和纹理信息,从而增强图像的细节。
这在图像处理和计算机视觉领域有着重要的应用,如图像增强、目标检测等。
二、小波变换在图像识别中的优化方法1. 多尺度分析小波变换可以通过改变尺度来实现对图像的分析。
在图像识别中,多尺度分析是一种常用的方法。
通过对图像进行多尺度小波变换,可以提取出不同尺度下的图像特征,从而实现对图像的全局和局部分析。
这在目标检测和图像分类等任务中具有重要的应用价值。
2. 选择合适的小波基函数小波基函数的选择对小波变换的效果有着重要的影响。
在图像识别中,选择合适的小波基函数可以提高图像特征的表达能力。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波等。
不同的小波基函数适用于不同类型的图像,因此在应用中需要根据实际情况选择合适的小波基函数。
3. 优化小波变换的计算小波变换的计算量通常较大,对于大规模图像处理来说,计算效率是一个重要的问题。
小波变换的阈值选取与去噪效果评估方法小波变换是一种常用的信号分析方法,可以将信号分解成不同频率的子信号,从而实现信号的去噪和特征提取。
在小波变换中,阈值选取是一个重要的步骤,它决定了去噪效果的好坏。
本文将介绍小波变换的阈值选取方法,并探讨如何评估去噪效果。
一、小波变换的阈值选取方法小波变换的阈值选取方法有很多种,常用的有固定阈值法、基于统计特性的阈值法和基于小波系数分布的阈值法。
1. 固定阈值法固定阈值法是最简单的阈值选取方法,它将小波系数的绝对值与一个固定阈值进行比较,大于阈值的系数保留,小于阈值的系数置零。
这种方法简单直观,但对于不同信号的去噪效果不一致,需要根据实际情况进行调整。
2. 基于统计特性的阈值法基于统计特性的阈值法是根据信号的统计特性来选择阈值。
常用的方法有均值绝对偏差(MAD)和中值绝对偏差(MAD)。
MAD方法是通过计算小波系数的平均值和标准差来确定阈值。
具体步骤是先计算小波系数的平均值和标准差,然后将平均值加减一个倍数的标准差作为阈值。
一般情况下,取倍数为2或3可以得到较好的去噪效果。
3. 基于小波系数分布的阈值法基于小波系数分布的阈值法是根据小波系数的分布特点来选择阈值。
常用的方法有软阈值和硬阈值。
软阈值将小于阈值的系数置零,并对大于阈值的系数进行缩放。
这种方法可以保留信号的主要特征,同时抑制噪声。
硬阈值将小于阈值的系数置零,而大于阈值的系数保留。
这种方法对于信号的边缘特征保留较好,但可能会导致一些细节信息的丢失。
二、去噪效果评估方法选择合适的阈值选取方法可以实现较好的去噪效果,但如何评估去噪效果也是一个关键问题。
下面介绍两种常用的评估方法。
1. 信噪比(SNR)信噪比是一种常用的评估指标,它可以衡量信号与噪声的相对强度。
计算公式为SNR = 10 * log10(信号能量 / 噪声能量)。
当SNR值越大,说明去噪效果越好。
2. 均方根误差(RMSE)均方根误差是评估去噪效果的另一种指标。
基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、 论文背景数字图像处理(Digital Image Processing ,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于 20世纪50年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中,DIP 应用十分广泛,医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而,在图像的采集、获取、编码和传输的过程中,都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。
如果图像被污染得比较严重,噪声会变成可见的颗粒形状,导致图像质量的严重下降。
根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。
通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声,研究数字图像的滤波去噪问题,以提高图像质量。
二、 课题原理1.小波基本原理在数学上,小波定义为对给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造,()x ψ称为母小波,(mother wavelet )或者叫做基本小波。
一组小波基函数,()}{,x b a ψ,可以通过缩放和平移基本小波 来生成:())(1,ab x a x b a -ψ=ψ (1) 其中,a 为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b 为进行平移的平移参数,指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下,一维小波基函数序列定义为:()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i (2) 其中,i 为平移参数,j 为缩放因子,函数f (x )以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f (x )和()x b a ,ψ的内积:()dx ab x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=⎰+∞∞- (3) 与时域函数对应,在频域上则有: ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- (4)可以看出,当|a|减小时,时域宽度减小,而频域宽度增大,而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。
小波变换小波阈值去噪
小波变换是一种时频分析工具,常用于信号处理与图像处理中。
而小波阈值去噪则是一种常见的小波应用,其主要目的是去除信号中的噪声。
小波阈值去噪的基本思想是:对于一组小波系数,如果其大小低于某个阈值,就将其置为0,从而去除噪声对信号的影响。
小波阈值去噪有两种主要的方法:硬阈值和软阈值。
硬阈值方法是将小于阈值的小波系数设为0,而将大于阈值的系数保留。
这种方法简单直接,但可能会导致信号的失真。
软阈值方法则是将小于阈值的系数置为0,而将大于阈值的系数缩小一定比例,从而保留更多的信号信息。
这种方法相对于硬阈值更加保守,但也更加复杂。
在实际应用中,小波阈值去噪能够有效地去除信号中的噪声,提高信号的质量。
同时,根据信号的特点,可以灵活选择硬阈值或软阈值方法进行去噪处理。
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基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究 西南科技大学本科生毕业论文 Ⅰ
1 基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究 摘要:医学超声成像是一种重要的基于超声波的医学影像学诊断技术。超声成像相比与CT、核磁共振等其他诊断技术有其明显的优势,以其廉价、简便、迅速、安全性高、可连续动态及重复扫描等优点广泛应用于临床医学诊断中。但是超声成像也有其不足之处,最重要的是超声成像诊断的准确性容易受到外界的干扰,使其图像质量较差,影响诊断结果。这样超声图像的去噪就成为了一个重要的问题。因为超声图像中所含有的噪声是一种乘性斑点噪声,所以使医学超声图像去噪成为了一个很复杂而困难的过程。 小波变换是近几年来发展起来的一种变换分析方法,它有短时傅里叶变换局部化的特点,同时能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口,是进行信号和图像处理的理想工具。由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特性,因此小波变换在去噪中得到广泛应用。 超声图像的去噪是超声诊断的前提,它对后面病情的识别和诊断有很重要的影响,因此超声图像的去噪在医学图像处理中有其重要的意义。围绕小波图像去噪中心问题进行了研究,提出本文的处理方法-小波变换去噪。在了解关于小波变换的基础理论后,提出相适应的去噪方法,首先把原始医学超声图像进行对数变换,然后选择合适的小波和小波分解层数对变换后的图像进行小波分解,随后对高频系数进行阈值量化,对每层选择一个阈值对其高频系数进行软阈值化处理,最后利用小波重构,得到去噪后的图像,并进行指数变换得到所需图像。实验表明,小波变换在超声图像去噪中有其很大优势。
关键词:超声成像;斑点噪声;小波变换;阈值 西南科技大学本科生毕业论文 Ⅱ
1 Abstract Abstract:Medical ultrasound imaging is a kind of important medical imaging diagnosis based on ultrasonic technology. Ultrasonic imaging compared to CT, nuclear magnetic resonance (NMR) and other diagnostic technique has the obvious superiority,With its cheap, convenient, quick, high security, a dynamic and repeat scan widely used in clinical advantages of medical diagnosis. But the ultrasonic imaging also has its shortcomings, the most important is the diagnostic accuracy of ultrasonic imaging vulnerable to outside interference, make the image quality is poorer, affect a diagnosis. Such ultrasound images of the denoising became an important question. Because the ultrasound images is contained in the noise is a kind of multiplicative noise spots, so that medical ultrasound image denoising became a very complex and difficult process.
Wavelet transform is in last few years developed a kind of transformation analysis method, it has a short-time Fourier transform the characteristics of localization, and to provide a on frequency change time-frequency window, signal and image processing is the ideal tool. Because of wavelet transform in the time domain and frequency domain and has good localization characteristics, so the wavelet transform in the denoising performance of widely used.
Ultrasound images of the denoising is the premise of ultrasonic diagnosis, it behind the recognition of illness and diagnosis have very important influence, so the 西南科技大学本科生毕业论文 Ⅱ 1 ultrasonic image denoising in medical image processing has its important significance. Around the 西南科技大学本科生毕业论文 Ⅲ
1 wavelet image denoising center problems in study, this paper put forward the treatment method of wavelet denoising. In understand about the basic theory of wavelet transform and offered to adapt to the denoising method, first of all the original medical ultrasound images were log conversion, and then choose the suitable wavelet and wavelet decomposition level of the image to transform wavelet decomposition, then the high frequency coefficients of the threshold quantification, each layer to choose a threshold value the high frequency coefficients are soft threshold processing, finally, using the wavelet reconstruction, get the image denoising and exponential transform to obtain the required image. Experiments show that the wavelet transform in ultrasonic image denoising has its great advantage.
Key words: ultrasonic imaging, spots noise, wavelet rransfom, threshold 西南科技大学本科生毕业论文 Ⅳ
1 目 录 第一章 绪论 ................................................................ 1 1.1 超声图像去噪的意义及目的 ···················································· 1 1.2 超声图像去噪的现状 ······························································ 2 1.3 本文研究工作及概况 ······························································ 2
第二章 超声成像的机理及其噪声特性 .................................. 4
2.1 超声成像原理及特点 ······························································ 4 2.2 超声诊断仪的分类 ································································· 5 2.3 B超成像原理及应用 ······························································· 7
第三章 超声图像去噪方法 .............................................. 10
3.1 均值滤波方法 ······································································ 10 3.2 维纳滤波方法 ······································································ 11 3.3 中值滤波方法 ······································································ 12 3.4 小波变换方法 ······································································ 13
第四章 小波变换在图像去噪中的理论基础 .......................... 16
4.1 基于小波去噪的发展及现状 ··················································· 16 4.2 人眼视觉特性 ······································································ 17