專利名稱：一種基于鄰域加窗的非局部均值ct成像去噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于CT成像技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法。
背景技術(shù)：
隨著科技的發(fā)展，CT技術(shù)的應(yīng)用變得越來越普及，CT檢測在人們的日常生活以及科研生產(chǎn)中都發(fā)揮著重要的作用。但是在CT成像過程中，往往會受到不可避免的噪聲干擾，由于噪聲是隨機的，無規(guī)律的，通常高斯噪聲是成像過程中出現(xiàn)最多的噪聲。CT成像去噪可以在重建之前進行也可以在重建之后進行,重建之前去噪可以使噪聲不經(jīng)過重建而擴散，CT成像之前去噪，就是對投影數(shù)據(jù)進行去噪處理?，F(xiàn)代技術(shù)中有多種已知的去噪技術(shù)，傳統(tǒng)的圖像去噪方法有高斯濾波，均值濾波。它們都是直接利用圖像空間連續(xù)性或分段連續(xù)性的假設(shè)，認為圖像中以某個像素點為中心的鄰域內(nèi)的像素與中心像素處的噪聲服從相同的分布。這些方法對圖像中的平滑區(qū)、邊緣區(qū)以及紋理區(qū)進行相同類型的平滑處理，因此會模糊圖像的細節(jié)結(jié)構(gòu)，降低去噪后圖像的分辨率。后來又出現(xiàn)了比較經(jīng)典的濾波去噪方法，比如:中值濾波，它去噪效果較好，但是會抑制信號；領(lǐng)域濾波，它能有效解決高斯平滑中的“模糊”現(xiàn)象，但是會引入虛假邊緣以及階梯效應(yīng)；全變差方法(TV)能把噪聲去得較徹底，但是會使分辨率下降。近年來由Buades提出的非局部均值方法是圖像去噪領(lǐng)域非常出色的方法之一，其基本思想是如果圖像中兩個像素的周圍領(lǐng)域結(jié)構(gòu)相似，那么這兩個像素也相似；這兩個像素可能位于圖像中的任何位置，所以，查找這樣的像素也應(yīng)該在整個的圖像范圍內(nèi)展開。在非局部均值方法中，對于當前待去噪像素，在圖像中搜索所有與該像素結(jié)構(gòu)相似的像素，以結(jié)構(gòu)塊的相似性作為權(quán)值，去噪后的圖像灰度值由這些像素加權(quán)得到。非局部均值的方法的貢獻在于以往的方法基本都認為圖像的像素只與其相鄰的局部區(qū)域像素相似，而它則認為像素與其不相鄰區(qū)域的像素也可能相似，只要這兩個像素具有相似的領(lǐng)域結(jié)構(gòu)。但是它也存在以下不足:1.權(quán)值計算不夠準確；2.處理速度比較慢；3.圖像分辨率不高。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提出了一種基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，在原來只考慮灰度相似性的基礎(chǔ)上加上了距離對相似性的影響，從而對圖像塊相似性度量的準確性進行了改進，提高了圖像去噪的效果。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的:
本發(fā)明提供的一種基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，包括以下步驟:
S1:獲取原始CT投影圖像數(shù)據(jù)；
52:對參數(shù)進行初始化；
53:計算相似性權(quán)值，采用非局部均值方法搜索投影圖像中與當前待去噪像素結(jié)構(gòu)相似的像素結(jié)構(gòu)塊，計算相似的像素結(jié)構(gòu)塊的相似性并作為當前待去噪像素的相似性權(quán)值；54:對相似性權(quán)值通過加高斯窗函數(shù)修正得到修正權(quán)值；
55:根據(jù)修正權(quán)值對當前待去噪像素進行加權(quán)平均，得到當前待去噪像素點的修正灰度值:
56:利用修正灰度值取代輸入的原始CT投影圖像數(shù)據(jù)中像素點的灰度值，得到去噪投影圖。進一步，所述參數(shù)包括待修正像素的像素結(jié)構(gòu)塊大小t、高斯窗參數(shù)σ 、衰減速度h，所述衰減速度h根據(jù)高斯噪聲的標準差σ0確定。進一步,所述計算相似性權(quán)值通過以下步驟來實現(xiàn):
531:確定搜索區(qū)域f 532:利用如下公式對含噪投影數(shù)據(jù)應(yīng)中待修正像素點i和搜索區(qū)域f內(nèi)像素點j的相似性進行計算，得到搜索區(qū)域f內(nèi)所有像素點的權(quán)值:
權(quán)利要求
1.一種基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:包括以下步驟: S1:獲取原始CT投影圖像數(shù)據(jù)； 52:對參數(shù)進行初始化； 53:計算相似性權(quán)值，采用非局部均值方法搜索投影圖像中與當前待去噪像素結(jié)構(gòu)相似的像素結(jié)構(gòu)塊，計算相似的像素結(jié)構(gòu)塊的相似性并作為當前待去噪像素的相似性權(quán)值； 54:對相似性權(quán)值通過加高斯窗函數(shù)修正得到修正權(quán)值； 55:根據(jù)修正權(quán)值對當前待去噪像素進行加權(quán)平均，得到當前待去噪像素點的修正灰度值: 56:利用修正灰度值取代輸入的原始CT投影圖像數(shù)據(jù)中像素點的灰度值，得到去噪投影圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:所述參數(shù)包括待修正像素的像素結(jié)構(gòu)塊大小t、高斯窗參數(shù)ο. !減速度I1，所述衰減速度A根據(jù)高斯噪聲的標準差確定。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:所述計算相似性權(quán)值通過以下步驟來實現(xiàn): 531:確定搜索區(qū)域/ 532:利用如下公式對含噪投影數(shù)據(jù)應(yīng)中待修正像素點i和搜索區(qū)域/內(nèi)像素點j的相似性進行計算，得到搜索區(qū)域/內(nèi)所有像素點的權(quán)值:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:所述修正權(quán)值通過以下步驟來實現(xiàn): S41:對相似性權(quán)值通過加高斯窗函數(shù)修正:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:所述對當前待去噪像素進行加權(quán)平均是通過以下步驟來實現(xiàn): 根據(jù)計算出的搜索區(qū)域內(nèi)所有像素點的權(quán)值，對搜索區(qū)域內(nèi)所有像素點加權(quán)平均，得到像素點修正后的灰度值:
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，其特征在于:所述搜索區(qū)域f為長是6倍均方差的方形區(qū)域，其中，搜索區(qū)域f的大小由高斯窗函數(shù)的均方差σ確定。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于鄰域加窗的非局部均值CT成像去噪方法，主要對原始CT投影圖像數(shù)據(jù)采用非局部均值技術(shù)中搜索區(qū)域和權(quán)值計算進行改進。其主要實現(xiàn)過程是(1)對采集的原始CT投影圖像設(shè)置高斯窗的均方差，(2)在搜尋區(qū)域內(nèi)找到所有的相似塊；(3)計算相似塊與當前點塊之間的高斯歐式距離；(4)利用負指數(shù)函數(shù)計算相似權(quán)值，權(quán)值越大相似程度越高；(5)求相似權(quán)值與距離權(quán)值的積，得到混合權(quán)值；(6)對搜索區(qū)域內(nèi)所有像素點值用混合權(quán)值進行加權(quán)平均，得到修正后像素點值；(7)然后對去噪后的投影圖像數(shù)據(jù)重建成最終的層析X射線圖像。采用本發(fā)明方法，能夠達到更好地恢復原圖像，改善對圖像的去噪性能的目的。
文檔編號G06T5/00GK103116879SQ20131008392
公開日2013年5月22日 申請日期2013年3月15日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月15日
發(fā)明者王玨, 羅姍, 鄒永寧 申請人:重慶大學