课程设计自适应的快速非局部医学图像去噪算法

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1、中北大学课程设计说明书学生姓名：陈杰学号：1005084122学院：信息与通信工程学院专业：生物医学工程题目：自适应的快速非局部医学图像去噪算法指导教师：张权职称：讲师2013年6月28日中北大学课程设计任务书12/13学年第二学期学院：信息与通信工程学院专业：生物医学工程学生姓名：陈杰学号：1005084122课程设计题目:自适应的快速非局部医学图像去噪算法起迄口期：2013年6刀7日〜2013年6刀28日课程设计地点：201、503指导教师：蛍权系主任：王浩全下达任务书日期：2013年6月7日课程设计任务书1二设计目的：综合运用医学图像处理的相关知识，基于理论推导，设计一种自适应的快速非

2、局部医学图像去噪算法，利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解。2.设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：设计一种自适应的快速非局部I矢学图像去噪算法，以改善图像的视觉效果、利于临床诊断。3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书（论文）、图纸、实物样品等h（1）查阅文献资料，了解相关知识；（2）确定设计方法；（3）编写MATLAB程序，并上机调试；（4）撰写课程设计说明书。课程设计任务书2.主要参考文献：•要求按国标GB7714—87《文后参考文献著录规则》书写，例:1傅承义，陈运泰，祁贵中•地球物理学基础•北京：科学出版社，1

3、985（5篇以上）3.设计成果形式及要求：提供课程设计说明书一份;MATLAB程序；4.工作计划及进度:6月7日~6月120：查资料；6月13日~6刀19S：确定设计方案；6月20口~6月25口：编写程序，上机调试;6月26日~6月27Eh完成课程设计说明书;6月28日：答辩。系主任审查意见:签字：年月日目录摘要1一课题题目及背景21.1课题题目21.2课题背景2二课题冃的及意义2三算法简介23.1非局部图像去噪算法33.2噪声与滤波参数h的关系43.3最佳滤波参数h的确定53.4高斯噪声标准差的估计63.5计算复杂度的降低8四matlab程序简介94.1程序实现概要94.2具体参数的确取值

4、9五图像处理结果及分析95.1图像处理结果95.2结果分析11六课题总结及心得体会12七参考文献12八附录12摘要由于图像获取、传输等过程中常常会产牛噪声,造成图像质量下降，因此图像去噪作为图像处理的基本技术之一。本课题既是基于matlab的自适应快速非局部的医学图像去噪算法。本课题主要在非局部均值去噪(NL-Means)基础上对算法做适当改进与简化处理，提出一种自适应的非局部均值去噪方法，以更加方便的应用到临床医学图像处理中。本文中对算法做了简介，以及介绍了参数h和a的简单估算方法。通过实验说明本算法达到了预期效果，完成了课题要求。在本文最后附录中我们给出了具体的matlab实现程序，以方

5、便验证。一、课题题目及背景1.1、课题题目：自适应的快速非局部医学图像去噪算法1.2、课题背景由于图像的采集获取及传输过程中图像质量会受到各种因素的彫响,常常会产生噪声造成图像质量下降，因此图像去噪技术对作为图像处理的基本技术,对于获得高质量的图像至关重要.现实中的数字图像在数字化和传输过程中受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。实际中常见的噪声主要有加性噪声和乘性噪声。常用去噪方法：均值滤波器，自适应维纳滤波器，中值滤波器，形态学噪声滤除器，小波去噪。在临床医学应用中，医学图像在疾病诊断的应用及其广泛，现在已成为临床诊断及治疗的

6、过程中必不可少的部分,并且对其依赖性极高•因此，图像处理在医学中的应用非常重要，图像的质量有可能会影响到疾病的诊断甚至是误诊，对医学图像的高效的可靠去噪处理在医学应用中也极为关键•本文既是基于此原因对原有的医学图像去噪算法作出改进，以利于在实际屮的应用。二.课题目的及意义本课程目的主要是综合运用医学图像处理的相关知识，基于理论推导，设计一种自适应的快速非局部医学图像去噪算法，利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解。本文中我们对非局部均值(NI-Means)图像去噪算法进行了改进，提出一种定量计算法滤波参数最优值的方法，由噪声图像估计噪声方差，进而由噪声方差与图像

7、方差估计滤波参数h。其中根据局部区域加权欧氏距离的对称性，将算法中复杂度最高的两像素间距离计算由两次降为一次，从而在不损失性能的条件下使计算复杂度降低到原来的一半左右,在不影响图像处理质量的情况下节省了处理时间，方便了临床的应用。三.算法简介在算法白适应方面，有些算法利用了噪声方差、图像方差等整体信息，有些算法利用了局部灰度相似性、局部直方图等图像局部信息。噪声水平自适应的非局部图像去噪算法，根据噪声方差和图