数字滤波技术在医学图像去噪中应用.doc

数字滤波技术在医学图像去噪中应用 　　摘要：针对数字滤波技术，对其在医学图像去噪中的应用问题进行阐述。先分析了图像噪声的相关信息，包括图像噪声的含义、图像噪声的分类等；再对数字滤波技术进行分析和阐述；最后结合实验，对数字滤波在医学图像去噪中的应用方法进行分析，以进一步加深相关人员对数字滤波技术的认识，为全面强化医学图像去噪水平奠定基础 关键词：数字滤波技术 医学图像去噪 应用 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0115-02 在医院医疗工作中，医学影像技术是现代医学中的重要组成部分，医学影像技术水平对医院医疗工作的开展情况产生重要影响，这就要求相关人员在工作中，能密切关注有关医学图像质量问题，为提高医疗工作水平奠定基础。医学图像噪声一直是影响图像质量的重要因素，这就要求相关人员在处理医学图像中，能积极采用先进的技术，以进一步提高医学图像质量。本文将以此为背景，对数字滤波技术在医学图像去噪中的应用方法进行研究 1 医学图像与图像噪音研究 1.1?t学成像噪音的含义与分类 在有关医学成像噪音问题的研究中，可以从以下两方面对其进行分析，一方面以人的感官角度为核心，在充分了解人感官特征的基础上，强调了图像噪音是影响人感觉器官所造成的影响，最终导致对图像化的判断出现误差；另一方面主要是从数学角度进行分析，这种方法将图像信息定义为空间函数f，则图像噪声就是会使该图像退化的因素，就是受噪音的影响图像退化为f，其表达关系式为： 在上述关系式（1）中，n代表噪音系数 按照噪音产物的物理因素进行划分后，可以对其做进一步划分，如表1所示 1.2 典型医学图像噪音分析 （1）超声图像噪声。超亨图像噪声的产生主要受到超声波的脉冲回波原理影响，在超声波在人体体内进行传播时，其在人体内的不同组织所产生不同的折射与反射，最终导致出现不同强度的回波信号，并且在收集这些回波信号后，能转化为不同强度的电信号参数，最后在显示电路的作用下成为灰度不同的图像信号。同时在超声成像过程中，由于散斑噪声广泛存在，这些都会对成像产生不良影响。这是因为在医学成像过程中超声波会相互作用、干涉，导致散斑噪声现象无法得到彻底的控制。同时，超声成像的噪音还与成像组织表面粗糙程度存在密切关系，表面越粗糙，成像噪音现象越明显 （2）磁共振图像噪声。磁共振成像技术充分利用了磁共振的原理，通过构建一个磁场，并持续向人体内施加交变频电磁波，在这种情况下，被探查的质子将会发振，并在振动的同时持续性的传播共振信息信号，并接收线圈电动势资料。人体部位不同，所产生的质子共振频率也存在明显差异。从物理学角度来看，常见的磁共振图像主要包括随机噪声与噪声。其中随机噪音主要产生于线圈电容器的阻抗效应，受高频电磁影响，物体表面将会出现不规则的感应电流，并对电磁波强度造成影响，导致出现噪音。而热噪音主要来源与电子热运动，受接收线圈电阻、城乡物体电阻等因素影响，随着运动深入，其产生的噪声也会越来越明显 2 数字滤波技术研究 2.1 数字滤波技术原理 一个数字系统用系统函数的表达方法为： 在上述关系式（2）中，代表输入；代表输入；、代表多项系数 从上述关系式（2）中可以看出，该系统是先将输入序列以特定的运算方法转变为输出序列。而数字滤波技术就是根据这一原理发展而来的。因此可以判断，在一般的工作状态下，数字滤波器所需要的基本运算单元主要包括单位延时、乘法器、加法器等 在一般情况下，数字滤波技术主要的实现方法包括无限冲激响应与有限冲激响应，两种过滤器之间的比较：（1）在相同的技术条件下，无限冲激响应滤波器由于存在对输入的反馈，因此可用比有限冲激响应滤波器较少的阶数来满足指标要求。这种方法的经济性较好，因此也能得到相关人员的认可。（2）有限冲激响应滤波器由于冲激相应时间是有限的，因此能用于快速FFT，这种方法的运算速度进一步提高，而无限冲激响应则无法达到这种要求 2.2 具体技术研究 2.2.1 小波变换对图像去噪的基本原理 根据小波变化技术的实际情况来看，其对图像去噪的方法可以分为两种，主要体现在图像信号与计算分析上。其中一方面专门处理图像信号，在经过小波变化后，在不同规律特征的基础上，信号所要展示的信息也存在明显的差异；之后相关人员通过调整小波系数，在不同分辨率基础上确定阀值门限，完成去噪。另一方法通过计算，以小波变化多边形的特点，以大量的计算确定图像恢复要求，再按照计算结果进行处理。一般在小波技术进行图像去噪处理中，其主要分为三个步骤： （1）对图像进行二维离散小波变化，进而获取不同状态下的小波系数，包括、、。（2）分析小波系数，并进行相应的调整；也可以根据