[发明专利]一种基于改进非局部均值的CPMG信号去噪算法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及低场核磁共振信号的降噪方法领域，具体地说，是一种基于改进非局部均值的CPMG信号去噪算法。 

背景技术

目前，低场核磁共振技术在能源勘探、地下水源寻找、灾害防治、食品化工的在线无损检测等方面应用十分广泛。低场核磁共振在使用弛豫信息进行分析和检测的应用领域中具有无可替代的地位。首先，高场强情况下单次扫描的脉冲个数受到限制（脉冲个数过多会造成能源浪费，同时频繁的高能冲击会对接收线圈，特别是前置放大器造成很大的损害），而要得到准确的弛豫谱，就必须给予足够多的数据。如果使用低场核磁共振检测技术，可以很容易的获取多个回波数据。其次，当样品中存在顺磁性物质或铁磁性物质时，高场强下诱发的强内部梯度场会严重影响到主磁场的均匀性，因此只能使用低场设备进行检测。最后，低场核磁设备易于小型化，更容易进行磁屏蔽和电磁屏蔽，而且价格低廉，这些特点推动了低场核磁共振检测技术在各行各业中的广泛应用。 

然而，采用低场核磁共振技术进行检测时，接收到的回波信号微弱且信噪比低，真实的信号容易淹没在背景噪声中，严重影响到后续的反演等操作的准确性。目前，信号处理领域中信号降噪的方法很多，现有的核磁共振信号降噪算法大致可归为三类：纯时域降噪算法、纯频域降噪算法、时-频降噪算法。纯时域算法是核磁共振中较早开始研究的信号降噪算法，其中较为经典的是时间平均法，该算法就是对谱线进行多次重复的扫描，把每次扫描的结果在时间平均计算机上加起来，然后将结果除以累加次数得到最后输出。虽然理论上通过尽可能多的重复采集可以提高SNR，但是这样会大大延长数据处理时间，因而在实际应用中存在局限性。纯频域算法是传统的基于傅里叶变换的信号降噪算法，噪声是一个偶然过程，而信号是周期性变化的过程，这两个过程的频谱宽度是不一样的，所以可以利用信号与噪声的频谱差别来滤除噪声。当信号与噪声频谱接近或混叠，纯频域降噪效果不是很好。时-频降噪算法的原理就是：将含噪信号经过时-频变换后，有用信号一般集中在少数的变换系数上，而噪声通常分布在各个变换系数上。在信号集中的少数系数上SNR高，对这部分系数予以保留；而在其它噪声集中的系数上SNR低，对于这些系数，通过设定阈值等方式进行处理，最后将处理后的系数进行逆变换，就得到了降噪后的信号。较为常用的时-频降噪算法主要包括：O.Ahmed和M.Fahmy提出的SLTF变换下的核磁共振信号降噪算法，Y.Lu和S.Joshi等人提出的Gabor变换下的核磁共振信号降噪算法，P.Angelidis和GSergiads提出的Zak变换下的核磁共振信号降噪算法和小波算法。 

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种基于改进非局部均值的CPMG信号去噪算法。 

为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：一种基于改进非局部均值的CPMG信号去噪算法，包括如下步骤： 

a.输入待降噪的低场核磁共振CPMG回波信号；

b.计算出输入的CPMG回波信号从首点开始到回波信号幅度下降至首点幅度的30%之间的点的个数，并将点的个数作为整个滤波算法的搜索窗宽度；

c.根据CPMG回波信号各点的数据方差大小按照线性函数求取相似窗口的大小；

d.利用Stein无偏风险估计的方法求取非局部均值算法的最优衰减参数的大小；

e.利用步骤b、c和d所求得的参数按照非局部均值算法对信号进行最终滤波。

步骤c中所述的求取相似窗口的大小，可按如下步骤获得： 

2.1首先取半径长度为R的固定线宽，以CPMG回波信号点作为线宽的中心，然后按照公式（1）计算所述的线宽范围内的数据方差并作为中心信号点的数据方差，依次改变线宽中心点的位置可求得CPMG回波信号点的所有数据方差，最后将每个点的数据方差存储在与信号同样大小的向量中。其中为该信号段数据的平均值，I_t是输入信号的幅值，I_i+t是以I_t为中心的邻域信号点的幅值，且-R≤i≤ R；