[发明专利]一种医学图像噪声抑制算法

权利要求书

1.一种医学图像噪声抑制算法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对输入图像P₀进行3维高斯滤波得到P₁；

S2、利用差分图像D₀＝P₀-P₁,对噪声标准差进行估计，得到σ；

S3、对图像P₀求梯度模图像T₁，再利用阈值函数H(T₁)进行变换得到图像H₀；

S4、利用图像H₀和噪声标准差σ，对图像P₀进行自适应NLM滤波得到滤波结果P₂。

2.根据权利要求1所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：把CT图像加载至内存得到P₀，之后对P₀进行3维高斯滤波得到P₁，

其中，为为波半径向量，需人为为置，

T表示转置；

滤波核定义如下：

3.根据权利要求1所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：由差分图像D₀＝P₀-P₁，对噪声标准差进行估计得到σ，D₀(i，j，k)＝P₀(i，j，k)-P₁(i，j，k)，

N为图像的像素总数，

4.根据权利要求1所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：对P₁求梯度模得到图像T₁,对T₁进行阈值变换H(T₁)得到H₀，

当下标越界时，利用镜像对称拓展。

5.根据权利要求4所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述阈值转换函数H(x)还可为如下形式:

H(x)＝1+Alog(1+B(1-e^-kt))+Ct，

其中A,B,C,k均为认为设置的常数。

6.根据权利要求5所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述阈值转换函数H(x)还可为如下形式:

参数k0A控制最放大倍数，B控制增长速率变化。

参数选择原则如下：

为空气区域滤波半径放大倍数，

factor₁为边缘区域的最大滤波半径放大倍数，

所述空气区域为图像平坦区域，所述边缘区域为图像梯度模大的区域，

k控制阈值，图像梯度模大于多少时，需要缩小滤波半径，

B控制滤波半径放缩速率。

7.根据权利要求1所述的医学图像噪声抑制算法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

结合H₀和σ对图像P₀进行3维NLM自适应滤波得到P₂，

其中p,q∈N³,代表图像像素的三维位置向量，

p＝(p₁,p₂,p₃),q＝(q₁,q₂,q₃)，

U(p,r):{q∈N³|||p-q||＝max(|p₁-q₁|,|p₂-q₂|,|p₃-q₃|)≤r},

r为搜索半径，f为邻域半径，h为滤波半径，

r,f一般为向量形式，代表实际的图像在三个维度上相关性的不一致，此时，相应公式对应修改。