超声图像降噪有效方法

数字图像阈值去噪算法研究与实现摘要图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染。

噪声对图像分析有着非常重要的影响，必须在分析前去除。

所以，图像去噪成为图像分析和处理的重要技术。

传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声，同时使图像细节变得模糊。

小波变换是继傅琨叶变换之后的又一时频分析工具。

小波变换由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，因此不仅能满足各种去噪要求，如低通、高通、随机噪声的去除，而且与传统的去噪方法相比较，有着无可比拟的优点，成为信号分析的一个强有力的工具，被誉为分析信号的数学显微镜。

其应用包括图像预处理、图像压缩与传输、图像分析、特征提取等图像处理的很多阶段。

首先，介绍了本课题的研究目的，并介绍了目前常用的去噪方法及这些方法之间的比较。

其次，在简述了小波变换的发展历史和小波变换的基本理论知识后，对以小波为工具在数字图像处理方面进行了有益的探索。

再次，给出了小波边缘检测理论，接下来针对小波去噪的理论和方法着重进行了介绍，包括小波去噪的原理、方法和阈值去噪处理等方面的内容。

最后，对本文的工作进行了总结。

小波变换由于具有“数学显微镜”的作用，在去噪的同时能保持图像细节，得到原图像的最佳恢复。

在众多的小波去噪方法中，运用最多的是Donoho小波阈值萎缩法，但Donoho给出的阈值有“过扼杀”小波系数的倾向，重建误差较大。

本文提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法实现了图像去噪。

该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数，保留这些位置的小波系数，其不受闽值去噪影响，对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪，去除高斯噪声。

然后对图像进行中值滤波，去除椒盐噪声。

该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声，而且能较好的保留图像的边缘细节，其滤波效果优于传统的图像去噪方法。

关键词：小波变换，高斯噪声，椒盐噪声，边缘检测，图像去噪ABSTRACTThe image iS often corrupted by noise in its acquisition or transmission．The noise to be removed before analysis has an important effect on image analysiS．Image～denoising is an important technology in image analysis and processingdomain．Traditional denoising methods can filter noise。

MRI核磁共振成像信号降噪方法研究MRI核磁共振成像是一种常用于医学影像诊断的非侵入性检查方法。

在进行MRI成像时，由于组织的信号强度较弱且易受到噪声影响，因此对信号进行降噪处理是非常重要的。

本文将对MRI核磁共振成像信号降噪方法进行研究和分析，介绍几种常用的降噪方法及其特点。

首先，最常用的降噪方法之一是高斯滤波方法。

该方法基于高斯滤波器来平滑图像，从而降低其中的噪声。

高斯滤波方法适用于信号中的高频噪声，能够有效地平滑图像，但会损失一定的图像细节。

因此，在实际应用中，我们需要根据不同的需求来选择合适的滤波器参数，以平衡降噪效果和图像细节保留之间的关系。

除了高斯滤波方法，另一种常见的降噪方法是小波变换降噪法。

小波变换是一种基于多尺度分析的信号分析方法，通过将信号分解成不同频率的子信号，然后根据其能量和相对平滑度进行降噪处理。

小波变换降噪法在去除噪声的同时，相对较好地保留了图像的细节信息。

根据小波变换的特性，我们可以选择合适的小波函数和阈值来进行降噪，同时避免了信号频谱混叠等问题。

此外，还有一种常用的降噪方法是总变差（TV）降噪法。

总变差降噪法是一种基于信号变化率的降噪方法，它利用空间域中相邻像素之间的差异来降低噪声。

总变差降噪法在一定程度上能够保留图像的边缘和纹理特征，对于噪声较多的图像有着较好的降噪效果。

然而，总变差降噪法也存在一些问题，例如容易出现伪影和图像平滑不均的情况，需要结合其他方法进行改进。

除了上述常用的降噪方法外，还有一些新的降噪方法在近年来取得了较好的效果。

例如，基于稀疏表示的降噪方法能够将信号表示为稀疏的线性组合，通过稀疏表示的方式来降低噪声的影响，有效地提高降噪效果。

此外，卷积神经网络（CNN）等深度学习方法也在MRI信号降噪领域取得了一些突破性进展。

这些方法通过学习大量的数据样本来建立复杂的映射关系，能够更好地保留图像的细节信息。

总之，MRI核磁共振成像信号降噪是一项重要的研究课题，对于提高图像质量、准确诊断疾病具有重要意义。

B型超声主机技术参数增益与抑制B型超声主机是一种常用的医疗设备，主要用于检查人体内脏器官的形态、结构和功能。

在使用B型超声主机时，技术参数中的增益与抑制是非常重要的参数，对于影响超声图像质量和诊断结果具有重要作用。

下面将从增益与抑制的概念、功能、调节方式以及影响因素等方面对B型超声主机的技术参数进行详细介绍。

一、增益的概念和功能增益是指B型超声主机在超声波回波信号通过接收机后进行放大的程度。

增益的调节可以增加回波信号的幅度，使其更容易被显示在超声图像上，提高图像的亮度和对比度。

增益可以分为总增益和部分增益两种。

总增益是指将回波信号的全部幅度进行放大，而部分增益则是对回波信号的一部分进行放大，可以选择性地调节不同深度的回波信号放大程度，以达到降噪、突出特定组织结构等目的。

增益的调节方式主要有两种：手动和自动。

手动调节是指通过操作B型超声主机上的旋钮或按钮，根据医生的经验和实际需要来手动调节增益参数。

自动调节是指B型超声主机通过内置的算法自动判断回波信号的接收情况，并自动调节增益参数，以达到最佳的图像质量。

二、抑制的概念和功能抑制是指B型超声主机对回波信号进行一定程度的衰减，以减小不需要的回波信号对显示图像的影响。

抑制的主要功能是降低图像的噪声水平，提高图像的质量和诊断的准确性。

抑制分为前级抑制和后级抑制两种。

前级抑制是指对回波信号在初始接收过程中进行衰减的处理，主要用于限制信号的动态范围，防止靠近超声探头的信号过载，影响图像质量。

后级抑制是指对回波信号进行后续处理，以降低背景噪声和无用信号的水平，突出有用信号。

抑制的调节方式一般为手动方式，通过调节B型超声主机上的旋钮或按钮来手动调节抑制参数，以使超声图像达到最佳的显示效果。

三、增益与抑制的影响因素增益与抑制的调节是一个非常灵活的过程，可以根据实际需要和医生的经验进行调整。

调节的主要影响因素有以下几点：1.深度：增益和抑制的调节需要根据不同深度的组织结构来进行，通常情况下，较浅的组织结构需要较高的增益和较低的抑制，以使其在图像中更明显；而较深的组织结构则需要较低的增益和较高的抑制，以尽量减小噪声的干扰。

图像的小波降噪之宇文皓月创作噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。

一般噪声是不成预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。

噪声对图像处理十分重要，它影响图像处理的输入、收集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。

尤其图像的输入，收集的噪声是一个十分关键的问题，若输入伴随较大噪声，必定影响处理全过程和输出结果。

因此一个良好的图像处理系统，不管模拟处理还是计算机处理无不把减少最前一级的噪声作为主攻目标。

降噪已成为图像处理中极其重要的步调。

传统的降噪方法采取平均或线性方法进行，经常使用的是维纳滤波，但是降噪效果不敷好。

随着小波理论的日益完善，它以自身良好的时频特性在图像降噪领域受到越来越多的关注，开辟了非线性方法降噪的先河。

1．原理简述经常使用的图像降噪方式是小波阈值降噪方法。

它是一种实现简单而效果好的降噪方法，阈值降噪方法的思想很简单，就是对小波分解后的各层系数模大于和小于阈值的系数分别进行处理，然后利用处理后的小波系数重构出降噪后的图像。

在阈值降噪中，阈值函数体现了对小波系数的分歧处理战略和分歧估计方法。

经常使用的阈值函数有硬阈值函数和软函数值函数。

硬阈值函数可以很好地保存边沿等局部特征，但图像出现伪吉布斯效应等视觉失真0现象；而软阈值处理相对较光滑，但可能会造成边沿模糊等失真现象，为此人们又提出了半软阈值函数。

小波阈值降噪方法处理阈值的选取，另一个关键是阈值的具体估计。

如果阈值太小，降噪后的图像仍然存在噪声；相反如果阈值太大，重要图像特征又将被滤掉，引起偏差。

从直观上讲，对于给定的小波系数，噪声越大，阈值就越大。

MATLAB中实现了图像的降噪或压缩，主要是阈值获取和图像降噪实现两个方面。

（1）阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wdcbm2。

这里主要介绍函数ddencmp和wdcbm2。

函数ddencmp的功能是获取降噪或压缩的默认值。

处理噪声数据的主要方法包括以下几种：
滤波：滤波是一种常用的降噪方法，可以通过对信号进行滤波处理来去除噪声。

常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。

平滑：平滑是一种常用的降噪方法，可以通过对信号进行平滑处理来去除噪声。

常用的平滑方法包括移动平均、加权移动平均、中值滤波等。

峰值检测：峰值检测可以通过寻找信号中的极值点来去除噪声。

这种方法适用于信号中包含噪声的情况下，信号的峰值点仍然能够被识别出来。

信号重构：信号重构是一种基于信号处理的降噪方法，可以通过对信号进行分解和重构来去除噪声。

常用的信号重构方法包括小波变换、奇异值分解等。

信号平移和缩放：这种方法通过改变信号的时间或幅度尺度来减少噪声的影响。

这种方法通常需要先对信号进行采样，然后对采样数据进行平移和缩放处理。

数据拟合：数据拟合是一种基于统计学的降噪方法，可以通过对信号进行拟合来去除噪声。

常用的数据拟合方法包括多项式拟合、最小二乘法拟合等。

需要根据具体的噪声类型、噪声强度、信号特征等因素选择合适的降噪方法。

在处理噪声数据时，通常需要进行多种降噪方法的组合使用，以获得更好的降噪效果。

去除高斯噪声的图像处理技术-------验证《image enhancement based on noise estimation》一．概述大家都知道这样的一个事实，对图象躁声的处理存在一个平滑和锐化的矛盾。

躁声在图象中对于高频部分的贡献比正常数据要大，也就是说它与它周围的象素存在“突变”，这就是我们平滑的原因。

但是“突变”也可能是边界，只进行平滑可能会模糊边界，得到不满意的结果。

“锐化”就是为了突显边界，这两者之间存在一个权衡。

我们以8位的BMP图，和未知的高斯噪声为例子。

为了能有效的验证我们算法的正确性，我们先写给出制造高斯躁声的程序（可以调节方差），然后给出有效的消除高斯躁声的算法。

我们程序的编译运行的环境是WindowsXP系统，VC++2005。

二. 设计思路1.制造高斯躁声的设计：要研究图像的增强与恢复，就必须先了解噪声，高斯噪声是自然界中存在最广泛的噪声，因此也成为我们本次实验的对象噪声，其振幅分布服从高斯分布即正态分布。

含有高斯噪声的图像，可以看成是图像的每一个像素值加上一个高斯分布的随机数。

因此，要生成含高斯噪声的图像，就必须先产生高斯分布的随机数，然后再将随机数加入图像。

根据box-muller算法，可以利用极坐标的原理，由均匀分布的随机数生成标准正态分布的随机数。

但经测试，系统程序库中的随机函数rand生成的假随机数，在分布精度上并不满足均匀分布的统计特性。

故需要重新设定随机种子与随机算法，以生成较为严格的均匀分布随机数。

2.消除高斯噪声的设计：这个算法是用于图象增强，但其设计是源于图象恢复，其实本质上也是种图象恢复。

我们首先要估计出在原图象上的高斯躁声，用较为准确的估计值确定参数。

我觉得最为关键的点，就在于方差估计算法的设计。

在确定好参数以后，我们通过两次不同的平滑和一次锐化，可以有效的消除高斯躁声。

具体的设计可以从算法设计中看出。

三. 算法设计1.制造高斯躁声的算法：生成含高斯噪声的算法可以转化为两个算法的实现：第一，生成均匀分布随机数；第二，实现均匀分布随机数向高斯分布随机数转化的box-muller算法。

基于PCA的图像降噪算法研究近年来，随着计算机技术的不断进步和发展，图像处理技术也得到了飞速发展。

其中，图像降噪算法作为图像处理中的一项重要技术，在图像重建和复原领域得到了广泛应用。

在图像降噪算法中，PCA作为一种统计分析方法，被广泛应用于图像降噪中。

本文将就基于PCA的图像降噪算法进行研究和探讨。

一、PCA简介PCA（Principal Component Analysis）是一种统计分析方法，它可以把大量相互关联的变量简化为少数几个相互独立的变量。

在实际应用中，PCA被广泛用于分析大量的数据集，它可以把数据进行降维并压缩数据的存储空间。

同时，PCA也广泛应用于图像处理领域。

在图像处理中，利用PCA算法可以将高维度的图像降低到低维度的空间，从而实现图像降噪和去除图像中的杂乱噪声。

二、基于PCA的图像降噪算法在基于PCA的图像降噪算法中，首先需要将图像矩阵进行PCA分解。

PCA分解包括两个步骤：第一步是将图像矩阵进行协方差矩阵的计算，第二步是对协方差矩阵进行特征值分解，从而得到图像矩阵的主成分。

1. 协方差矩阵计算协方差矩阵是指对于一组变量，这些变量之间的相关关系可以用协方差表示。

在图像处理中，将图像矩阵转换为一组变量，可以计算出图像的协方差矩阵。

图像协方差矩阵的计算公式如下：$$ \mathrm{C} = \frac{1}{n-1} \mathrm{XX}^T $$其中，$\mathrm{X}$是原始图像矩阵，$n$是图像的像素数。

通过协方差矩阵的计算，可以得到图像的相关性信息，并使用这些信息来确定主成分。

2. 特征值分解在得到协方差矩阵后，接着进行特征值分解。

特征值问题是求解一个线性方程组的特征值和特征向量，并将它们归一化。

对于特定的方阵，存在特征值和特征向量满足以下方程：$$ \mathrm{AV} = \lambda \mathrm{V} $$其中，$\lambda$是特征值，$\mathrm{V}$是对应的特征向量，$\mathrm{A}$是矩阵。