[发明专利]医学X光影像适应性降噪方法

摘要

本发明涉及一种医学X光影像适应性降噪方法。传统的降噪方法，采用一个图象平滑处理，但是图象平滑处理的缺点：降低了图像的清晰度，使图像特征细节模糊不清。本发明首先分析影像各个局部的特征，做出对各个局部不同的降噪策略，然后适应性地将这些降噪策略应用于各个局部的降噪运算，以充分保护影像的局部细节，保证图像的清晰度。

主权项

1.医学X光影像适应性降噪方法，其特征在于该方法具体是：步骤100. 预先计算影像局部降噪运算参量；以梯度向量、平滑权重分布腰宽σ、分量图系数、局部附近的行与列的两个自由度的变量系数为自变量，构成参量数列列表；计算列表里的参量数列；步骤110. 输入源影像；包括未处理的原始数字X光影像或者已处理的数字X光影像；步骤201. 提取影像局部特征；包括提取影像像素值梯度向量场、拉普拉斯Laplace标量场、白噪音能量密度场和影像特征边缘图像；步骤202.计算影像局部降噪策略的参数；以影像局部特征为输入数据，计算影像局部降噪策略的参数，包括： (a) 受噪音强度控制的平滑深度；(b) 由梯度强度和方向控制的平滑权重分布椭圆度和椭圆短轴方向；(c) 被影像特征边缘阻挡而被修改的平滑权重分布；步骤203. 获得局部降噪策略的参数矩阵；按步骤202，对整个影像的所有局部计算后获取局部降噪策略的参数矩阵；步骤301. 计算一系列影像分量图； (a)定义小波低通滤波；(b)反复应用小波低通过滤器于源影像N次以后，得近似正态分布滤波的结果；(c)在做这个N次反复应用的过程中，保留一组反复次数值从小到大的反复过滤后的图像，做为一组影像分量图；该组影像分量图包含一系列平滑深度从小到大的平滑影像；步骤302. 获得一系列影像分量图；以源影像为输入，通过步骤301计算获得一组影像分量图；步骤303. 用局部降噪策略的参数矩阵将影像分量列图合成，获取降噪影像；以步骤203定出的局部降噪策略的参数矩阵里的每个局部的参数决定如何把步骤302影像分量在该局部的分量值合成，获取最终的适应性降噪影像局部像素值；用降噪策略所提供的参数寻取步骤100预先计算好的运算参量数列，计算最终降噪影像 ：其中  表示第n个分量图像在变量系数 下的像素值；步骤304. 获得适应性降噪影像；对影像的所有局部进行步骤303运算，得到最终适应性降噪影像；其中每个局部的降噪平滑深度受该局部的白噪密度控制；局部的白噪密度越大，相应局部的平滑深度也越大；白噪密度分布从拉普拉斯超高通滤波所得的图像经过特征边缘图遮挡后获得；在步骤201中，设影像由像素矩阵表达：，其中N为影像高度，以像素数计；M为影像宽度，同时设像素尺寸为s；则梯度向量=P(x,y)，在非连续的数字影像的情况下，梯度向量表示为()：拉普拉斯Laplace标量场表示为：；以影像像素值梯度向量场和Laplace图做综合分析；在梯度方向的Laplace正负峰值对的位置定出边缘所经过的位置；所述的梯度向量强度大于一阈值时，局部平滑权重分布在梯度方向的腰宽变窄，呈椭圆形；梯度强度越大，腰宽就越窄，权重分布的椭圆度就越大；为获得用特定长短轴方向的椭圆权重分布做的平滑像素值，用白噪的强度、梯度的强度、梯度的方向为自变量，在步骤100预先算好的参量数列列表寻取参量数列以构建相应的腰宽、椭圆度和方向的椭圆平滑；用这组参量数列将步骤302所得的分量图的像素值进行合成，获得该椭圆分布平滑后的像素值。