[发明专利]一种X射线冠脉造影图像降噪方法

摘要

本发明公开了一种X射线冠脉造影图像降噪方法，包括以下步骤：对X射线冠脉造影图像I进行二维经验模态分解；分析经验模态分解得到的各层本征模态函数，进行去噪；利用能够代表冠脉造影图像血管结构的本征模态函数进行加权求和来重构去噪后的冠脉造影图像。本发明不依赖先验知识进行对冠脉造影图像自适应分解，根据图像特点自适应产生随机噪声去除阈值。本发明利用经验模态分解方法对X射线冠脉造影图像进行自适应分解，对得到的各IMF分量进行去噪，并选择能够代表血管结构的IMF高频分量进行造影图像重构即可达到去除噪声的目的，且在去噪过程中无须先验知识、能够根据造影图像特点进行自适应降噪。

主权项

1.一种X射线冠脉造影图像降噪方法，其特征在于：包括以下步骤：A、对X射线冠脉造影图像I进行二维经验模态分解A1、利用输入的X射线冠脉造影图像I作为分解初始值，设定当前层为i＝1，第i层本征模态函数的估计为r_i＝I；A2、令第i层本征模态函数的第j次估计量为h_j＝r_i，j＝1；A3、求取h_j的局部极大值和极小值；A4、对所获得的极大和极小值分别用三次样条插值得到上包络env_max和下包络env_min；A5、计算上包络env_max和下包络env_min的均值，A6、从第i层本征模态函数的第j次估计量h_j中减去m，h_j+1＝h_j-m；A7、从第i层本征模态函数的估计次数j＝j+1；A8、判断：如果||h_j||＜ε或j＞＝4不成立，则转到步骤A3；如果||h_j‖＜ε或j＞＝4成立，则获得X射线冠脉造影图像I的第i层本征模态函数F_i＝h_j；A9、得到第i+1层本征模态函数的初始估计A10、本征模态函数的层序数i＝i+1；A11、如果r_i为单调函数，则R＝r_i为残余分量，分解过程结束；否则转到步骤A2；B、分析经验模态分解得到的各层本征模态函数，进行去噪B1、分析X射线冠脉造影图像I的各层本征模态函数F_i，计算强度直方图得到强度分布点数最大的强度值hist_i；B2、计算各层本征模态函数F_i的强度方差σ_i；B3、将方差σ_i或强度值hist_i的最大者作为第i层本征模态函数的阈值Th_i；B4、对每一层本征模态函数利用阈值Th_i将小于阈值的点置0；C、利用能够代表冠脉造影图像血管结构的本征模态函数进行加权求和来重构去噪后的冠脉造影图像C1、设定进行重构的本征模态函数层数为M_ite＝3，迭代初始值ite＝1；C2、设定过程变量temp为0；C3、将去噪后的第ite层本征模态函数F_i取绝对值abs(F_ite)；C4、过程变量temp=temp+5e-(ite-1)24abs(Fite);]]>C5、令ite＝ite+1；C6、如果ite＜4，则转到C4；否则重构过程结束，输出重构冠脉造影图像I_en＝temp。