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近年来,随着计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)在临床医学诊断方面的广泛应用,其所带来的高辐射越来越受到人们的关注,低剂量CT扫描成为临床应用热点。然而,低剂量CT检查虽然可以降低辐射剂量但会导致图像质量退化,进而影响临床诊断精度。因此,开展低剂量CT图像的质量改善算法研究,具有重要意义。低剂量CT图像质量退化的主要原因是X射线量子噪声,其依赖于图像像素值,近似服从泊松分布。本文在系统研究离散剪切波变换算法的基础上,首先研究基于剪切波的去除泊松噪声的方法,进而根据低剂量CT的噪声特点,提出基于剪切波的低剂量CT图像噪声去除算法,并扩展应用于改善低剂量钼靶图像质量。本文的主要工作如下:1.研究低剂量CT图像质量退化的原因。针对因低剂量CT扫描导致图像中增加的X线量子噪声的特点,确立用Poisson噪声近似模拟低剂量CT图像中的量子噪声的方案。2.针对传统小波变换对高维数据表示的局限性,研究最近发展的具有良好的局部化特性、多尺度特性、多方向性、最优稀疏性等优良特性的离散剪切波变换。在分析研究剪切波变换的构造和仿真试验的基础上确立非下采样剪切波变换更适合于低剂量CT图像去噪。进一步,通过对Anscombe变换的分析,将其与非下采样剪切波变换结合,提出一种基于剪切波的复合方差稳定变换。理论分析其去除泊松噪声的有效性。3.分析常见的基于剪切波的质量改善算法:剪切波阈值法、基于剪切波变换的全变差方法和基于剪切波最大后验估计的去噪方法。在此基础上,提出一种基于剪切波变换的自适应去除泊松噪声的方法。该算法用基于剪切波变换的复合方差稳定变换将泊松噪声转化为剪切波域上的近似高斯噪声。进而,利用剪切波系数的邻域系数相关性,用最大后验估计法(MPA)估算出自适应阈值,并根据阈值判断出非噪声剪切波系数的位置。最后,基于该非噪声剪切波系数的位置,利用混合梯度下降法迭代重构出去除噪声的图像。实验结果验证了算法对去除泊松噪声的有效性。4.提出算法应用于改善实际低剂量CT图像和低剂量钼靶图像质量,进一步验证了其去除X射线量子噪声的有效性。