光学相干层析图像的小波去噪技术优化与应用

"本文主要研究了光学相干层析（Optical Coherence Tomography, OCT）图像的小波去噪方法，以提升OCT成像的质量。针对OCT图像中噪声问题，作者提出了一种改进的双变量收缩小波去噪算法，通过增大噪声系数较高的子带的死亡地带半径，有效去除图像噪声，同时保持图像的边缘特性。实验结果证明，这种方法在去除噪声的同时，能够较好地保留OCT原始图像的细节和边缘信息，对于提高OCT图像的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）具有显著效果。" 光学相干层析（OCT）是一种非侵入性的高分辨率成像技术，广泛应用于生物医学领域，如眼科、皮肤科等。然而，OCT成像过程中常常受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降，影响诊断准确性。因此，提高OCT图像的信噪比一直是该领域的研究重点。 小波变换是图像处理中的一个重要工具，它能够将图像在不同尺度和位置上进行分解，便于分析和处理。双变量收缩的小波去噪方法是利用小波系数的统计特性来识别和去除噪声。在此基础上，作者针对OCT图像的特性和噪声分布，提出了改进策略，即对噪声较多的子带增加死亡地带半径，这样可以更有效地过滤噪声，同时减少对图像细节的损害。 评价图像去噪效果通常涉及多个指标，如对比度噪声比率（Contrast-to-Noise Ratio, CNR）、信噪比（SNR）以及边缘保持参数等。CNР衡量图像的对比度和噪声水平，SNR则直接反映了图像信号与噪声的强度比，而边缘保持参数则关注去噪后图像的边缘完整性。通过这些指标的综合评估，作者得出结论，改进的小波去噪方法在保持图像细节和边缘的同时，能够显著降低OCT图像的噪声水平。 这项研究为OCT图像的噪声抑制提供了新的解决方案，对于提升OCT图像质量，从而提高临床诊断的准确性和效率具有积极意义。未来的研究可能进一步优化这种去噪方法，或探索结合其他图像处理技术以实现更优的OCT图像分析效果。