毕业论文--PET图像去噪方法研究

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1、湖南大学毕业设计(论文)第I页HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目PET图像去噪方法研究学生姓名学生学号专业班级自动化1102学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年5月25日II湖南大学毕业设计(论文)第页摘要在众多医学图像中，正电子发射型计算机断层显像(PositronEmissionTomography,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

2、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

3、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II湖南大学毕业设计(论文)第页PETImageDenoisingMethodResearchAbstractAmongmanymedicalimages,PositronEmissionTomography(PET)playsanimportantroleinthe processoftreatingcancerpatients.However,imagesareeasilydisturbedbynoise,suchasPoissonno

4、iseandwhiteGaussiannoise.Imagedenoisingisnecessaryinmedicalimageprocessing,andit’sabasisforfurtherprocessing.Traditionalimagedenoisingmethodscanbedividedintospatialdomaindenoisingandfrequencydomaindenoising.Thetraditionalmethodcanremovethenoiseto some extentwhileblurstheimageedges.Duetotheme

5、dicalimagehasitsparticularity,imagetextureisimportantformedicaldiagnosisandregistration.Besides,PETimagesdenoisingisasignificantchallengeforitslowsignal-to-ratio(SNR).A.Bades,etalbroughtforwardtheconceptofthenon-localmeans(NLM)denoisingalgorithm,basedonanonlocalaveragingofallpixelsintheimage

6、.Thenon-localmeansfilteringremovesthenoiseandpreservetheedgeswithoutlosingtoomanyfinestructureanddetails.Inthispaper, thenon-localmeansdenoisingalgorithmisappliedto PET imagedenoising.Thedenoisingperformanceofallconsideredmethodsiscomparedinthreewaysintermsofvisualquality,peaksignaltonoisera

7、tio(PSNR)and edgedetail.Throughtheexperimentitwasfoundthat the non-localmeansfilteringmethodcanachievebetterperformancecomparedtomedianfiltering,wienerfilteringandbilateralfilteringinimagedenoising. Atthesametime,itcaneffectivelyprotecttheimageedge