一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法，用于去除光学相干断层扫描(OCT)图像中的散斑噪声。与使用整数阶差分算子相比，FCFDS具有更多的局部像素信息。另外，本发明专利技术在NLM算法中引入FCFDS算子构建高精度双方向的权重算子，从而能够有效降低OCT图像上的散斑噪声。通过模拟仿真图像和真实OCT图像的实验结果表明本发明专利技术的方法可以充分降低噪声并保留图像细节。噪声并保留图像细节。噪声并保留图像细节。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法


[0001]本专利技术涉及医学影像处理技
，特别涉及一种基于FCFDS改 进NLM的OCT图像去噪方法。

技术介绍

[0002]光学相干断层扫描(OCT)是一种非侵入性、高精度的新型成像技术， 其被广泛应用于皮肤科和眼科等各个领域。但是，由于OCT系统采用光 的干涉原理，导致生成的图像被散斑噪声严重损坏，图像质量大大降低。 而低质量OCT图像的分层结构和精细特征模糊大大影响了医生诊断的准 确性。
[0003]目前已经提出了许多OCT图像去散斑算法，这些算法一般分为两类： 一类是空间域方法，另一类是变换域方法。变换域算法如小波收缩技术和 曲波收缩技术，它们均是通过改善OCT图像对应相关系数的大小来实现 散斑降噪。但是，变换域算法在处理图像时难以区分细节和斑点噪声，容 易产生一些人为痕迹。而空间域算法通常分为局部滤波器和非局部滤波 器，例如偏微分方程(PDE)方法，非局部均值(NLM)方法，稀疏表示(SR) 和低秩近似方法。一般来说，PDE算法得到的估计图像欠平滑，而SR或 LRA算法得到的估计图像过于平滑，因此NLM算法引起了众多学者的关 注。
[0004]现有技术中提出了一种双精度NLM滤波被算法，它利用高斯各向异 性的核函数代替传统的统一核函数，可以有效去除斑点噪声。文献[2]介绍 两阶段NLM方法使用每个像素的未损坏概率来抑制噪音，该算法可以去 除背景中的噪声区域，但不足以去除高强度区域的噪声。此外，现有技术 中还提出了一种基于引导滤波的NLM方法，也被提出用于OCT图像去 散斑。然而，这些基于NLM的方法只能带来有限的性能提升。NLM方 法的缺点是不能仅利用相邻的单个像素准确地确定权重，不能有效地表示 噪声图像块的结构相似性。
[0005]因此，为了提高医生诊断效果，目前亟需提出一种有效的CT图像去 噪算法来提高OCT图像质量。

技术实现思路

[0006]针对上述存在的问题，本专利技术提出了一种基于FCFDS改进NLM的 OCT图像去噪方法，其包括一种改进的NLM算法，该算法使用分数紧致 有限差分格式(FCFDS)准确计算图像相似度权重，能够有效表示噪声图像 块的结构相似性。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0008]一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法，其特征在于，包 括以下步骤：
[0009]步骤1：输入噪声图像v；
[0010]步骤2：初始化搜索窗口和相似度窗口的大小；
[0011]步骤3：OCT噪声图像去噪算法
[0012]步骤301：复制输入图像v的边界，以边界上的点所在的参考块在搜 索窗口范围内的所有块中选取相似度窗口大小的相似块；
[0013]步骤302：基于引理1、引理2构造FCFDS模板算子，利用FCFDS 模板算子得到掩模系数，根据掩模系数分别在正x坐标和正y坐标方向构 造分数阶微分掩模；
[0014]步骤303：基于FCFDS模板算子计算得到垂直方向的方差参数；
[0015]步骤304：基于FCFDS模板算子构造核函数；
[0016]步骤305：基于方差参数和核函数构造相似度加权核函数；
[0017]步骤306：根据得到的相似度加权核函数对相似块和参考块进行加权 平均得到过滤后的结果图像步骤4：输出结果图像进一步地，步骤302构造的FCFDS模板算子为：
[0018][0019]其中，n＝2,3,
……
,N，α∈(0,1)，β是常数，ρ1、ρ2、ρ3均表示权重且重且
[0020]当β＝1时，二维图像f(x,y)，水平方向x和垂直方向y对应的表达 式分别为：
[0021][0022][0023]根据式(8)和(9)可知掩模系数为：
的散斑去除方法相比，在视觉检测和定量指标分析方面都取得了良好的效 果。
附图说明
[0037]图1a
‑
图1f为实施例中不同去噪算法对仿真图像去噪效果比较结果 图；
[0038]图2a
‑
图2f为实施例中不同去噪算法对真实图像去噪效果比较结果 图；
[0039]图3为本专利技术所提方法的流程图。
具体实施方式
[0040]为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本专利技术的技术方案，下面 结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的描述。
[0041]与整数阶微分算子不同，分数阶微分算子是非局部的，其是描述图像 处理的记忆性和遗传特性的一个工具。这也是分数阶微分与经典整数阶相 比的主要优点。此外，FCFDS能够提高分数阶计算精度，并为分数阶微积 分在保存非局部图像块细节信息方面提供了支持。下面的两个引理用于差 分格式来推导FCFDS算子。
[0042]引理1假设并定义移位的Gr
ü
nwald差分 运算符：
[0043][0044]其中，α∈(0,1)，β是常数，γ和k是整数，并且 [0045]则有：
[0046][0047]即：随着τ
→
0，公式(2)对所有都一致成立，O(τ)表示τ的高阶 无穷小，并且：
[0048][0049]其中，ξ是积分变量，n是大于α的最小的整数。
[0050]引理2并且它的Fourier变换仍然属于 L1(R)，定义加权和移位的Gr
ü
nwald差分运算符：
[0051][0052]其中，ρ1、ρ2、ρ3均表示权重且且γ、p、q都是整数， 则有：
[0053][0054]随着γ
→
0，公式(4)对所有x∈R都一致成立。
[0055]由于γ、p、q的对称性，则可认为δ＞p＞q，通过选择γ＝0， p＝
‑
1，q＝
‑
2，能够得到：
[0056][0057]根据引理1和引理2，设V
β
＝{f|f＝(f0，f1，
…
，f
N
)}为网格函数空间， 则对于任意网格函数f∈V
β
，定义FCFDS算子为:
[0058][0059]其中，n＝2,3,
……
,N。
[0060]由式(6)可以看出，FCFDS算子可以简化为乘法和加法的近似表达 式。当β＝1时，对于二维图像f(x,y)，水平方向x和垂直方向y对应的 表达式为：
[0061][0062][0063]为了简化公式(7)和(8)，记
[0064]由于OCT图像的结构信息主要体现在水平方向和垂直方向，因此分 别在正x坐标和正y坐标方向构造分数阶微分掩模，构建结果如表1和表 2所示。表1
‑
2中的c
k
，k＝1，2，
…
，n是在感兴趣像素上的掩模系数。当k
←
N＝2s
‑
2则可以实施(2s
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入噪声图像v；步骤2：初始化搜索窗口和相似度窗口的大小；步骤3：OCT噪声图像去噪算法步骤301：复制输入图像v的边界，以边界上的点所在的参考块在搜索窗口范围内的所有块中选取相似度窗口大小的相似块；步骤302：基于引理1、引理2构造FCFDS模板算子，利用FCFDS模板算子得到掩模系数，根据掩模系数分别在正x坐标和正y坐标方向构造分数阶微分掩模；步骤303：基于FCFDS模板算子计算得到垂直方向的方差参数；步骤304：基于FCFDS模板算子构造核函数；步骤305：基于方差参数和核函数构造相似度加权核函数；步骤306：根据得到的相似度加权核函数对相似块和参考块进行加权平均得到过滤后的结果图像步骤4：输出结果图像2.根据权利要求1所述的一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法，步骤302构造的FCFDS模板算子为：其中，n＝2,3,
……
,N，α∈(0,1)，β是常数，ρ1、ρ2、ρ3均表示权重且权重且当β＝1时，二维图像f(x,y)，水平方向x和垂直方向y对应的表达式分别为：
根据式(8)和(9)可知掩模系数为：根据式(9)在正x坐标和正y坐标方向构造分数阶微分掩模。3.根据权利要求1所述的一种基于FCFDS改进NLM的OCT图像去噪方法，其特征在于，步骤303得到的方差参数表达式为：其中，η是阻尼系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈怀广，赵庆利，高静，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：