医学X光图像的去噪系统及计算方法技术方案

本发明专利技术属于医学领域，具体是一种医学X光图像的去噪系统，包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；预处理模块的还连接于采集模块、图像存储模块和图像传输模块，图像采集模块连接图像存储模块，图像存储模块连接预处理模块及图像传输模块，图像传输模块与预处理模块相连接。医学X光图像的去噪系统，可编为操作代码，存入X计算机硬盘，在采集X光片图像时自动运行，有效的实现X光图像去噪。改进型的小波阈值法避免了硬阈值不连续及软阈值存在恒定偏差的不足，小波局部化特性能有效保护图像边缘细节信息，比较适合噪声方差比较小的噪声。

De-noising system of medical X optical image

【技术实现步骤摘要】
医学X光图像的去噪系统
本专利技术属于医学领域，具体是一种医学X光图像的去噪系统。
技术介绍
X光医学图像是现代医学诊断疾病重要的参考依据，射线是X光图像的信息源，最初是由德国著名的物理学家伦琴在1895年发现的，之后被用于了医学成像。X光图像的成像原理是由于待成像物体各组成部分的密度不同，因而对X射线的吸收也不同，透射X射线的强度不同，从而在乳胶上形成了X光图像。这种技术可以使患者的体内情况不用开刀就可以被医生观察到，减轻了患者的痛苦。随着计算机技术的发展，实现了X光数字化图像，更加方便存储、传输。X光数字画图像成像过程中，由于受到设备仪器精度误差、操作不当等因素，会在一定程度上或多或少会产生一些的噪声，使得图像的对比度下降。它会影响医生对X光图像的分析，难以从X光图像上得到有效信息，进而影响到对疾病的诊断。关于去除X光图像上的噪声，目前大多采用中值滤波法，均值滤波法，小波阈值法三大类。中值滤波法是一种基于排序统计理论的非线性数字滤波方法，对于椒盐噪声具有很好的抑制作用，并且在滤除的同时能有效保护好图像的边缘等细节信息。均值滤波法设计原则类似中值滤波，但是对于椒盐噪声效果不如中值滤波。它的作用削弱图像的高频分量，增强图像的低频分量。一般用于消除图像的随机噪声。小波阈值法主要是处理高斯噪声，因为其在空间域和频域同时具有良好的局部化特性，能够呈现图像的任意细节部分，可以对图像多尺度分解，通过选择合适的阈值，将小波系数大于阈值将其保留，小于阈值的置零，然后将处理后小波系数进行重组。因为X光图像一般产生的是混合噪声，包含非高斯和高斯两部分，上述的方法中没有一种能够有效滤除混合噪声部分。专利技术专利申请号200710070013.6提出一种基于振荡网络的医学图像分割方法，是针对于光照不均匀的图像难以用统一的门限进行分割、对噪声和灰度不均匀较敏感等问题。本专利技术方法首先建立振荡网络接着在网络内搜索寻找振荡发起点，由发起点开始振荡，向周边邻域进行迭代扩充、接着振荡发生结束后，以有无标记为根据分割出"目标"和"背景"。综合了图像分割中基于边缘跟踪的方法和基于区域生长方法的优点，但是对于边界模糊的图像振荡法效果不佳。专利技术专利CN103500441A在处理X光图像也只是把噪声全部看作高斯噪声，忽略了非高斯部分，这就使得该方法使用时具有一定局限性。
技术实现思路
为了能够有效的去除X光图像的高斯部分噪声和非高斯部分噪声，同时尽可能的保留图像的原始信息，本专利技术提出了医学X光图像的去噪系统。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：医学X光图像的去噪系统包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；所述预处理模块的还连接于图像采集模块、图像存储模块和图像传输模块，所述图像采集模块连接所述图像存储模块，所述图像存储模块连接所述预处理模块及所述图像传输模块，所述图像传输模块与所述预处理模块相连接；所述图像采集模块包括扫描仪或影像获取设备；所述影像获取设备包括图像传感器及图像采集卡；所述图像存储模块包括存储局域网及数据库；所述存储局域网包括应用服务器、光纤交换机、磁盘阵列柜和磁带库；所述图像传输模块包括医院局域网或工作站。医学X光图像的去噪系统的操作方法，包括以下步骤：(1)通过图像采集模块采集获取一帧待处理X光骨骼图像，待处理X光骨骼图像存储于图像存储模块中备用，通过图像传输模块间接传送至预处理模块或直接传送至预处理模块中，经预处理模块预处理得到待去噪图像，分析待去噪图像的噪声类型为非高斯噪声或高斯噪声；(2)为非高斯噪声时，分解模块进行处理，将待去噪图像进行像素分解，通过建立3×3滤波窗口对噪声滤出，然后分别计算窗口内与中心像素相邻的水平像素，垂直像素及两个对角像素的像素差之和，取平均值与设定阈值比较，最后将小于阈值像素保留并进行重组；经过步骤(2)将非高斯噪声转换成高斯噪声；(3)为高斯噪声时，重构处理模块进行处理，利用小波对分解模块处理后的图像进行多尺度分解，设定上限阈值和下限阈值，将小波系数低于下限阈值的小波系数置零，其它小波系数作阈值量化处理，最后重构处理后小波系数；(4)得到最终去噪处理后的清晰X光图像。和现有技术先比，本专利技术的优点在于：医学X光图像的去噪系统，可编为操作代码，存入X计算机硬盘，在采集X光片图像时自动运行，有效的实现X光图像去噪。改进型的小波阈值法避免了硬阈值不连续及软阈值存在恒定偏差的不足，小波局部化特性能有效保护图像边缘细节信息，比较适合噪声方差比较小的噪声，提高图像质量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施的技术方案，下面是针对本专利技术的一些附图，供参考使用。图1是本专利技术X光图像去噪系统及原理结构示意图；图2是X光图像去噪前后效果对比示意图；图3是处理后图像的性能指标MSE和PSNR对比图。具体实施方式为了使本专利技术的技术方案，优点更加清楚明白，下面将结合附图具体步骤做细致的说明。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。一种医学X光图像的去噪系统，如图1所示，包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；预处理模块的还连接于图像采集模块、图像存储模块和图像传输模块，图像采集模块连接图像存储模块，图像存储模块连接预处理模块及图像传输模块，图像传输模块与预处理模块相连接；图像采集模块包括扫描仪或影像获取设备；影像获取设备包括图像传感器及图像采集卡；图像存储模块包括存储局域网及数据库；存储局域网包括应用服务器、光纤交换机、磁盘阵列柜和磁带库；图像传输模块包括医院局域网或工作站。如图1所示，为本专利技术实施例关于X光图像去噪的流程图，医学X光图像的去噪系统的操作方法，包括以下步骤：(1)通过图像采集模块采集获取一帧待处理X光骨骼图像，待处理X光骨骼图像存储于图像存储模块中备用，通过图像传输模块间接传送至预处理模块或直接传送至预处理模块中，经预处理模块预处理得到待去噪图像，分析待去噪图像的噪声类型为非高斯噪声或高斯噪声；(2)为非高斯噪声时，分解模块进行处理，将待去噪图像进行像素分解，通过建立3×3滤波窗口对噪声滤出，然后分别计算窗口内与中心像素相邻的水平像素，垂直像素及两个对角像素的像素差之和，取平均值与设定阈值比较，最后将小于阈值像素保留并进行重组；经过步骤(2)将非高斯噪声转换成高斯噪声；(3)为高斯噪声时，重构处理模块进行处理，利用小波对分解模块处理后的图像进行多尺度分解，设定上限阈值和下限阈值，将小波系数低于下限阈值的小波系数置零，其它小波系数作阈值量化处理，最后重构处理后小波系数；(4)得到最终去噪处理后的清晰X光图像。实施例1医学上的X光图像在采集、处理和传输过程中，由于各种原因的影响，或多或少会出现存在各种噪声、对比度不好等现象。其中，噪声的类型也比较复杂，为方便研究可分为高斯噪声和非高斯噪声两部分，医学上对图像清晰度要求比较高，所以寻找一种方法能同时对两类噪声进行消除是的X光图像去噪的关键。这里的非高斯部分主要是椒盐噪声，高斯部分主要是以颗粒状高斯噪声为主。分解模块进行处理时，非高斯噪声主要是椒盐噪声。由于非高斯噪声为随机分布h1(x)＝(x1,x2,x3,x4,…,xn)，xi(i＝1,2.3…n)为分解后图像像素，各噪声点排布无规律，去噪时采用非线性中本文档来自技高网...

【技术保护点】
医学X光图像的去噪系统，其特征在于：包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；所述预处理模块的还连接于图像采集模块、图像存储模块和图像传输模块，所述图像采集模块连接所述图像存储模块，所述图像存储模块连接所述预处理模块及所述图像传输模块，所述图像传输模块与所述预处理模块相连接；所述图像采集模块包括扫描仪或影像获取设备；所述影像获取设备包括图像传感器及图像采集卡；所述图像存储模块包括存储局域网及数据库；所述存储局域网包括应用服务器、光纤交换机、磁盘阵列柜和磁带库；所述图像传输模块包括医院局域网或工作站；医学X光图像的去噪系统的操作方法，包括以下步骤：(1)通过图像采集模块采集获取一帧待处理X光骨骼图像，待处理X光骨骼图像存储于图像存储模块中备用，通过图像传输模块间接传送至预处理模块或直接传送至预处理模块中，经预处理模块预处理得到待去噪图像，分析待去噪图像的噪声类型为非高斯噪声或高斯噪声；(2)为非高斯噪声时，分解模块进行处理，将待去噪图像进行像素分解，通过建立3×3滤波窗口对噪声滤出，然后分别计算窗口内与中心像素相邻的水平像素，垂直像素及两个对角像素的像素差之和，取平均值与设定阈值比较，最后将小于阈值像素保留并进行重组；经过步骤(2)将非高斯噪声转换成高斯噪声；(3)为高斯噪声时，重构处理模块进行处理，利用小波对分解模块处理后的图像进行多尺度分解，设定上限阈值和下限阈值，将小波系数低于下限阈值的小波系数置零，其它小波系数作阈值量化处理，最后重构处理后小波系数；(4)得到最终去噪处理后的清晰X光图像。...

【技术特征摘要】
1.医学X光图像的去噪系统，其特征在于：包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；所述预处理模块的还连接于图像采集模块、图像存储模块和图像传输模块，所述图像采集模块连接所述图像存储模块，所述图像存储模块连接所述预处理模块及所述图像传输模块，所述图像传输模块与所述预处理模块相连接；所述图像采集模块包括扫描仪或影像获取设备；所述影像获取设备包括图像传感器及图像采集卡；所述图像存储模块包括存储局域网及数据库；所述存储局域网包括应用服务器、光纤交换机、磁盘阵列柜和磁带库；所述图像传输模块包括医院局域网或工作站；医学X光图像的去噪系统的操作方法，包括以下步骤：(1)通过图像采集模块采集获取一帧待处理X光骨骼图像，待处理X光骨骼图像存储于图像存储模块中备用，通过图像传输模块间接传送至预处理模块或直接传送至预处理模块中，经预处理模块预处理得到待去噪图像，分析待去噪图像的噪声类型为非高斯噪声或高斯噪声；(2)为非高斯噪声时，分解模块进行处理，将待去噪图像进行像素分解，通过建立3×3滤波窗口对噪声滤出，然后分别计算窗口内与中心像素相邻的水平像素，垂直像素及两个对角像素的像素差之和，取平均值与设定阈值比较，最后将小于阈值像素保留并进行重组；经过步骤(2)将非高斯噪声转换成高斯噪声；(3)为高斯噪声时，重构处理模块进行处理，利用小波对分解模块处理后的图像进行多尺度分解，设定上限阈值和下限阈值，将小波系数低于下限阈值的小波系数置零，其它小波系数作阈值量化处理，最后重构处理后小波系数；(4)得到最终去噪处理后的清晰X光图像。2.根据权利要求1所述的医学X光图像的去噪系统，其特征在于，分解模块进行处理时，非高斯噪声主要是椒盐噪声；非高斯噪声为随机分布h1(x)＝(x1,x2,x3,x4,…,xn)，xi(i＝1,2.3…n)为分解后图像像素，各噪声点排布无规律，采用非线性中值滤波去噪；高斯噪声像素排布成正态分布趋势，h2(x)～N(0,1)，利用多尺度分辨性及小波去噪；非高斯噪声用h1(x)表示，高斯噪声用h2(x)表示，选择模型中合适τ值。3.根据权利要求1所述的医学X光图像的去噪系统，其特征在于，分解模块进行处理时，分解模块利用改进型中值滤波对含噪图像的非高斯部分滤除，具体操作方法为：a.采用3×3奇数模...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈值英，侯小冉，汪红燕，
申请(专利权)人：陈值英，
类型：发明
国别省市：山东,37