[发明专利]基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法及装置，能够自适应的滤除破坏磁共振图像的非高斯噪声，包括空间稳定的和空间变化的Rician或非中心卡方分布噪声。首先使用方差稳定变换技术纠正非高斯噪声引起的偏差，然后在此基础上捕获图像中的非局部先验信息，即提取出图像中的非局部相似图像块。然后估计出磁共振图像中的噪声强度使其能够自适应的应对空间变化的Rician或非中心卡方分布噪声。最后结合改进的加权核范数最小化对这些非局部相似图像块进行稀疏化表示，以此来消除磁共振图像中的噪声。除此之外，本发明还在上述操作的基础上利用逆方差变换获得磁共振图像最终的无偏估计。

技术领域

本发明涉及磁共振图像去噪方法及装置，具体涉及一种基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法及装置。

背景技术

磁共振成像是一种广泛应用的医学成像方式，该方法能够通过无创技术来探测人体内部器官的结构特征和功能特征。磁共振成像能够根据组织的物理和生化特性来描述和区分解剖组织，这种方式为临床诊断和外科治疗提供了独特的优势。然而，由于磁共振图像的成像机制(线圈数量、多线圈重建、加速等)，磁共振成像中采集的组织信号容易受到随机噪声的干扰，使得最终获得的图像被Rician噪声或非中心卡方分布噪声破坏。此外，在成像过程中，由于血液流动等生理因素和磁场的不均匀性等原因，使得噪声大小在空间上是不断变化的，从而令噪声的特性更加复杂。总结来说，磁共振图像中的噪声类型主要分为空间稳定的和空间变化的Rician或非中心卡方分布噪声。

磁共振图像的视觉质量对临床诊断的准确性起着至关重要的作用。噪声的存在影响了医学诊断过程中医生对磁共振图像细节信息的识别，造成了最终定量分析的不可靠性，从而妨碍了医生对疾病的有效诊断。图像去噪是一种基础的图像后处理技术，可被用于磁共振图像的复原，通过对磁共振图像进行去噪处理可以有效提高后续分析的可靠性和鲁棒性。针对磁共振图像中的噪声，有大量的处理方法，但主要分为两种类型。第一种是通过直接在扫描仪中平均多次采集信号来有效降低磁共振图像中的噪声水平，但这种方式具有极大的时间耗损，因而在临床环境中并不常见。第二种是使用滤波等后处理技术来对含有噪声的磁共振图像进行处理，这种方式在不增加采集时间的基础上还能有效的去除噪声，因而具有极大的应用价值。目前，研究者们已经提出了大量的磁共振图像去噪算法，比如经典的空间滤波器、基于各向异性扩散滤波的算法、基于非局部均值的算法、基于稀疏表示的算法和基于小波变换的算法等。这些方法虽然可以去除磁共振图像中的噪声，但是在进行噪声处理的过程中仍然不可避免的引入伪影，同时也会造成一定的边缘模糊。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法及装置，用以解决现有技术中的磁共振图像去噪方法及装置存在的边缘模糊、细节丢失和引入伪影，从而导致鲁棒性低的问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法，按照以下步骤执行：

步骤1、获取待去噪的磁共振图像；对所述的待去噪的磁共振图像进行非高斯噪声偏差校正，获得校正后的图像；

步骤2、对所述校正后的图像采用滑动窗口选取图像块，获得多个第一图像块；

对每个第一图像块进行非局部相似特征提取，获得多个特征矩阵；

步骤3、获得所述的校正后的图像的残差图像，所述的残差图像的大小与所述的待去噪的磁共振图像的大小相同；

对所述的残差图像采用与步骤2中相同大小的滑动窗口选取图像块，获得多个第二图像块；

对所述的每个第二图像块进行局部噪声估计，获得多个噪声标准差；所述的多个噪声标准差与所述的多个特征矩阵一一对应；

步骤4、对式I进行迭代求解获得第i个特征矩阵对应的估计低秩矩阵