基于分?jǐn)?shù)階PMD的低劑量CT圖像去噪算法研究.pdf

1、經(jīng)過(guò)三十多年的發(fā)展，計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)的成像質(zhì)量得到了顯著地提高，已廣泛地應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)診斷。CT檢查在掃描過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生對(duì)人體造成傷害的電離輻射，而降低CT掃描劑量又會(huì)給成像效果帶來(lái)嚴(yán)重的影響。因此研究有效的低劑量CT圖像去噪算法，具有重要的研究?jī)r(jià)值和醫(yī)學(xué)臨床意義。
　　對(duì)圖像噪聲抑制時(shí)，濾除噪聲信息和保護(hù)有用信息是對(duì)立統(tǒng)一的。傳統(tǒng)的圖像算法在對(duì)圖像去噪的同時(shí)，丟失了圖像中的細(xì)節(jié)信息，如紋理，邊緣。本文在研究基于分?jǐn)?shù)階Grün

2、wald-Letnikov(G-L) PMD的低劑量CT圖像去噪算法的基礎(chǔ)上，提出了基于鄰域方差自適應(yīng)調(diào)節(jié)分?jǐn)?shù)階階次的圖像去噪算法和基于分?jǐn)?shù)階Riemann-Liouville(R-L) PMD的低劑量CT圖像去噪算法，具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　1、研究了基于分?jǐn)?shù)階G-L PMD的低劑量CT圖像去噪算法。建立傳統(tǒng)算法與研究算法的去噪效果對(duì)比性實(shí)驗(yàn)，通過(guò)分析和比較得出了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果：a、相比較傳統(tǒng)的圖像去噪算法，分?jǐn)?shù)階PMD算法在對(duì)圖

3、像去噪的同時(shí)，較好地保留了圖像邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息。b、相同條件下，不同的分?jǐn)?shù)階階次對(duì)圖像去噪和細(xì)節(jié)信息保留有著重要的影響：選取較大分?jǐn)?shù)階階次有利于保持細(xì)節(jié)信息，而選取較小分?jǐn)?shù)階階次可以有力地去噪。
　　2、提出了基于鄰域方差自適應(yīng)調(diào)節(jié)分?jǐn)?shù)階階次的PMD算法(NV-GL PMD)。其思想：對(duì)于鄰域方差大的紋理區(qū)域選取較大的分?jǐn)?shù)階階次，而對(duì)于鄰域方差小的平滑區(qū)域選取較小的分?jǐn)?shù)階階次，進(jìn)而根據(jù)鄰域方差信息實(shí)現(xiàn)了分?jǐn)?shù)階階次自適應(yīng)調(diào)節(jié)。實(shí)

4、驗(yàn)結(jié)果表明，相比較分?jǐn)?shù)階G-L PMD算法，本文提出的算法對(duì)低劑量CT圖像去噪效果有很好地改善，圖像中細(xì)節(jié)信息也得到了有效地保持。
　　3、本文進(jìn)一步提出了一種NV-RL PMD的低劑量CT圖像去噪算法。由于分?jǐn)?shù)階R-L積分算子可以在一定程度上對(duì)含有弱噪聲圖像實(shí)現(xiàn)去噪保邊效果，因此本文嘗試將NV-RL PMD算法應(yīng)用于低劑量CT圖像去噪。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明：相比較NV-GL PMD算法，本文提出的算法在對(duì)圖像去噪的同時(shí)，還對(duì)圖像邊緣