一种图像去噪处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像去噪处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，用以解决现有技术中存在针对磁共振图像设计的降噪方法通常不能有效地去除噪声的问题。该方法包括：对获取的核磁共振图像信号进行方差稳定变换，得到带有高斯分布噪声的变换数据；通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图像和核维纳滤波系数；将所述核维纳滤波系数和所述带有高斯分布噪声的变换数据进行卷积，得到有偏估计的降噪数据；对所述有偏估计的降噪数据进行无偏逆变换，得到无噪无偏估计的核磁共振图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，更具体的涉及一种图像去噪处理方法及装置。
技术介绍
随着磁共振成像技术的迅速发展，磁共振图像的分辨率、信噪比和扫描速度都有了较大的提高，但是磁共振图像噪声依然是磁共振成像技术研究的重要难题。为了减小噪声的影响，磁共振图像降噪技术广泛应用于定量磁共振、医学影像分析和临床诊断。然而，由于磁共振成像机理、扫描速度和目标运动等多方面因素的限制，磁共振成像扫描仪采集的图像仍表现出明显的噪声和伪影。噪声对磁共振图像尤其功能磁共振图像在检测细微病变时带来了极大困难。虽然采用多次扫描的信号平均方法可以减少随机噪声干扰并得到更准确的图像，但它存在延长扫描时间的缺点。早期的图像降噪方法利用图像在空间域上信号分布的冗余信息来去除噪声。高斯滤波器广泛用于医学图像降噪中，但是该方法造成磁共振图像的复杂解剖结构过于平滑。为了有效地保留磁共振图像的解剖结构，基于偏微分方程的图像降噪方法提高了磁共振图像降噪效果。基于线性最小均方误差估计的图像降噪方法改进了各向异性扩散滤波器。随<本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像去噪处理方法，其特征在于，包括：对获取的核磁共振图像进行方差稳定变换，得到带有高斯分布噪声的变换数据；其中，所述获取的核磁共振图像带有莱斯分布噪声；通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图像；根据所述重构估计的参考图像，确定核维纳滤波的形状自适应核函数，所述形状自适应核函数包括空间域核函数和亮度域核函数；根据所述核维纳滤波的形状自适应核函数，确定所述带有高斯分布噪声的变换数据的非线性映射，根据所述非线性映射以及所述重构估计的参考图像，确定核维纳滤波系数；将所述核维纳滤波系数和所述带有高斯分布噪声的变换数据进行卷积，得到有偏估计的降噪数据；对所述有偏估计...

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪处理方法，其特征在于，包括：
对获取的核磁共振图像进行方差稳定变换，得到带有高斯分布噪声的变换数据；其中，
所述获取的核磁共振图像带有莱斯分布噪声；
通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图
像；
根据所述重构估计的参考图像，确定核维纳滤波的形状自适应核函数，所述形状自适
应核函数包括空间域核函数和亮度域核函数；
根据所述核维纳滤波的形状自适应核函数，确定所述带有高斯分布噪声的变换数据的
非线性映射，根据所述非线性映射以及所述重构估计的参考图像，确定核维纳滤波系数；
将所述核维纳滤波系数和所述带有高斯分布噪声的变换数据进行卷积，得到有偏估计
的降噪数据；
对所述有偏估计的降噪数据进行无偏逆变换，得到无噪无偏估计的核磁共振图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列公式，对所述获取的核磁共振图像
进行方差稳定变换：
y＝f(M，σ)
其中，y为带有高斯分布噪声的变换数据，M是获取的带有莱斯分布噪声的核磁共振图
像，f(·)是方差稳定变换函数，σ是高斯分布噪声参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声
的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图像，包括：
获取所述带有高斯分布噪声的变换数据，对所述变换数据中每个数据点和以所述数据
点为中心的数据块，利用块匹配方法在所述变换数据的空间域上搜索n个相似数据块，将搜
索到的n个相似数据块集合转换为矩阵，其中，n为大于零的正整数；
通过下列公式对所述矩阵进行低秩逼近：
r^i(τ)=argminxi||Yi(τ)-Xi||F2+||Xi||1*]]>其中，为带有高斯分布噪声的相似数据块组矩阵，Xi为无噪声的纯净数据块组矩阵，
为重构估计的参考图像，||·||F表示Frobenius范数，||·||*表示非局部稀疏约束条
件。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列公式确定核维纳滤波的形状自适应
核函数：
κp,q=e-|p-q|22σs2e-(rp-rq)2βrσv2]]>其中，σs表示在空间域的高斯函数平滑参数，βr表示在亮度域的高斯函数平滑参数，
为空间域核函数，为亮度域核函数，σv表示噪声偏差，p和q分别表示像素rp和rq的坐标，核函数κp，q表示两个像素的相似度；
根据下列公式得到有偏估计的降噪数据：
其中，是有偏估计的降噪数据，代表卷积算子，hopt是核维纳滤波系数，E[·]代表数
学期望，x是无噪声的纯净数据，表示带有高斯分布噪声的变换数据的非线性映射。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列公式得到无噪无偏估计的核磁共振
图像：
A^≈σ(x^-c)2(x^-c)2+0.5]]>其中，为无噪无偏估计的核磁共振图像，是有偏估计的降噪数据，σ为噪声参数，c为
常数。
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【专利技术属性】
技术研发人员：章勇勤，陈晓江，房鼎益，郑霞，肖进胜，兰慧，许鹏飞，肖云，陈峰，彭瑶，王安文，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61