基于分數(shù)階PMD的低劑量CT圖像去噪算法研究.pdf

1、經(jīng)過三十多年的發(fā)展，計算機斷層掃描(CT)的成像質(zhì)量得到了顯著地提高，已廣泛地應用于臨床醫(yī)學診斷。CT檢查在掃描過程中會產(chǎn)生對人體造成傷害的電離輻射，而降低CT掃描劑量又會給成像效果帶來嚴重的影響。因此研究有效的低劑量CT圖像去噪算法，具有重要的研究價值和醫(yī)學臨床意義。
　　對圖像噪聲抑制時，濾除噪聲信息和保護有用信息是對立統(tǒng)一的。傳統(tǒng)的圖像算法在對圖像去噪的同時，丟失了圖像中的細節(jié)信息，如紋理，邊緣。本文在研究基于分數(shù)階Grün

2、wald-Letnikov(G-L) PMD的低劑量CT圖像去噪算法的基礎上，提出了基于鄰域方差自適應調(diào)節(jié)分數(shù)階階次的圖像去噪算法和基于分數(shù)階Riemann-Liouville(R-L) PMD的低劑量CT圖像去噪算法，具體研究內(nèi)容如下:
　　1、研究了基于分數(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比性實驗，通過分析和比較得出了兩個實驗結(jié)果：a、相比較傳統(tǒng)的圖像去噪算法，分數(shù)階PMD算法在對圖

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

4、驗結(jié)果表明，相比較分數(shù)階G-L PMD算法，本文提出的算法對低劑量CT圖像去噪效果有很好地改善，圖像中細節(jié)信息也得到了有效地保持。
　　3、本文進一步提出了一種NV-RL PMD的低劑量CT圖像去噪算法。由于分數(shù)階R-L積分算子可以在一定程度上對含有弱噪聲圖像實現(xiàn)去噪保邊效果，因此本文嘗試將NV-RL PMD算法應用于低劑量CT圖像去噪。實驗對比結(jié)果表明：相比較NV-GL PMD算法，本文提出的算法在對圖像去噪的同時，還對圖像邊緣