一种影像降噪方法、装置以及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种影像降噪方法、装置以及计算机可读存储介质，包括：基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中所述第一数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中所述第二数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间距离的权重。本方案通过调整邻域中各个位置的权重，并且以信号差权重和距离差权重两个维度来确定特定位置的信号值，使得在处理不同组织之间的噪声时，会减少邻域中其他组织的影响，以提高降噪精度。

【技术实现步骤摘要】
一种影像降噪方法、装置以及计算机可读存储介质
本专利技术涉及影像技术处理领域，尤其涉及一种影像降噪方法、装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
在CT脑灌注对医生诊断脑组织缺血具有重要临床意义，脑灌注后处理过程中，需要对CT影像进行降噪处理，一般的处理方式为使用高斯滤波或者平滑滤波。由于一个体素（voxel，体积元素）附近的点可能不一定与该体素属于同一个组织，如果直接使用高斯滤波或者平滑滤波，会由于附近其他组织的干扰，影响该体素的降噪效果。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种影像降噪方法、装置以及计算机可读存储介质，具有提高降噪精度的技术效果。本专利技术一方面提供一种影像降噪方法，所述方法包括：基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中所述第一数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中所述第二数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间距离的权重；基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值。在一可实施方式中，所述基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值，包括：基于所述特定位置和第一邻域，确定以所述特定位置为基点的第二邻域；根据所述第一数据、第二数据以及所述第二邻域内的所有信号值，确定所述特定位置的信号值。在一可实施方式中，所述根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，具体公式如下：，其中表征第一数据，x表征特定位置，y表征第一邻域内各个位置，t表征影像的时间序列，T表征第一邻域内的信号值数量，I表征影像本身，表征影像当前时刻在特定位置的信号值，表征影像当前时刻在第一邻域内各个位置的信号值，表征特定位置与第一邻域内全部信号值之间信号差异的均值，exp表征对数函数。在一可实施方式中，所述根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，具体公式如下：，其中表征所述第二数据，表征所述特定位置与第一邻域中各个位置的距离值，表征所述特定位置与第一邻域内全部信号值之间的距离均值。在一可实施方式中，所述根据所述第一数据、第二数据以及所述第二邻域内的所有信号值，确定所述特定位置的信号值，包括：，，其中，表征所述特定位置降噪后的信号值，k表征所述第二邻域中与所述特定位置的最大值，（i，j）表征所述特定位置在所述第二邻域的各个位置。在一可实施方式中，所述影像为脑灌注CT影像。在一可实施方式中，所述信号值为CT值。本专利技术另一方面提供一种影像降噪装置，所述装置包括：邻域模块，用于基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；第一权重模块，用于根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中所述第一数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；第二权重模块，用于根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中所述第二数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间距离的权重；降噪模块，用于基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值。本专利技术另一方面提供一种影像降噪装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令，当所述指令被执行时用于执行上述任一项所述的影像降噪方法。本专利技术另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述任一项所述的影像降噪方法。在本专利技术实施例中，现有技术中在通过平滑滤波方式降噪时，其邻域中各个位置权重值均相同，导致在不同组织之间（如图2中的脑组织和脑室的临界点）进行降噪时，受到其他组织的干扰使得降低降噪效果。由此，本方案通过调整邻域中各个位置的权重，并且以信号差权重和距离差权重两个维度来确定特定位置的信号值，使得在处理不同组织之间的噪声时，会减少邻域中其他组织的影响，以提高降噪精度。附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本专利技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本专利技术的若干实施方式，其中：在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。图1为本专利技术实施例一种影像降噪方法的实现流程示意图；图2为本专利技术实施例一种影像降噪方法中的脑灌注CT示意图；图3为本专利技术实施例一种影像降噪方法中的第一邻域示意图；图4为本专利技术实施例一种影像降噪方法中的信号差异和距离差权重示意图；图5为本专利技术实施例一种影像降噪方法中第一邻域和第二邻域示意图；图6为本专利技术实施例一种影像降噪装置的结构组成示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本邻域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术一方面提供一种影像降噪方法，方法包括：步骤101，基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；步骤102，根据特定位置以及第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中第一数据表征特定位置以及第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；步骤103，根据特定位置以及第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中第二数据表征特定位置以及第一邻域中各个位置之间距离的权重；步骤104，基于第一数据和第二数据，确定特定位置的信号值。本实施例中，在步骤101中，影像可以是二维/三维图像、视频、AR影像、flash动画、CT影像、MRI影像等等，优选为脑灌注CT影像。在影像降噪过程中，影像降噪范围可以是整个影像画面，也可以是部分影像画面，其中部分影像画面可通过预设的影像坐标框定，以影像为脑灌注CT图为例，结合图2所示，部分影像画面可以是脑组织区域、血管区域、脑室区域、左脑区域或者右脑区域。特定位置为整个或部分影像画面中各个像素/体素点位置，可通过遍历整个或部分影像画面中的各个像素/体素位置确定。每遍历到一个特定位置，则基于当前特定位置，并以当前特定位置为基点设立第一邻域，结合图3所示，图中A处为特定位置，第一邻域的范围可以是以特定位置为中心设定的矩形或球形范围，其中矩形或者球形范围大小可根据实际需求设定，矩形大小具体可以为3*3*3的体素点范围。在步骤102中，在确定特定位置和相应的第一邻域之后，遍历特定位置和第一邻域中各个像素/体素位置的信号值，其中信号值在普通二维影像中为像素值、在三维影像中为体素值、在CT影像中为CT值，优选信号值为CT值。计算第一邻域中各个位置与特定位置之间信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种影像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；/n根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中所述第一数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；/n根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中所述第二数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间距离的权重；/n基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值。/n

【技术特征摘要】
1.一种影像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
基于影像中表征需降噪的特定位置，确定第一邻域；
根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，其中所述第一数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间信号差异的权重；
根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，其中所述第二数据表征所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置之间距离的权重；
基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据和第二数据，确定所述特定位置的信号值，包括：
基于所述特定位置和第一邻域，确定以所述特定位置为基点的第二邻域；
根据所述第一数据、第二数据以及所述第二邻域内的所有信号值，确定所述特定位置的信号值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的信号值，确定第一数据，具体公式如下：

，其中表征第一数据，x表征特定位置，
y表征第一邻域内各个位置，t表征影像的时间序列，T表征第一邻域内的信号值数量，I表征
影像本身，表征影像当前时刻在特定位置的信号值，表征影像当前时刻在第
一邻域内各个位置的信号值，表征特定位置与第一邻域内全部信号值之间信号差异的均
值，exp表征对数函数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特定位置以及所述第一邻域中各个位置的距离值，确定第二数据，具体公式如下：

，其中表征所述第二数据，表征所述特定位置与第一邻域中各个位置的距离值，表征所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞罕天，廖方舟，
申请(专利权)人：数坤北京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11