小波与中值滤波结合的CT图像去噪技术研究

"基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究" 在医学成像领域，CT（Computed Tomography）图像的质量至关重要，因为它们直接影响到医生对疾病的诊断准确性。然而，由于设备本身的限制以及环境因素，CT图像常常会受到噪声的干扰，如高斯噪声和椒盐噪声。去噪是提升图像质量的关键步骤，它有助于提高图像的可读性和分析的可靠性。 传统的中值滤波器是一种非线性的滤波方法，它在去除图像中的椒盐噪声方面表现出色，因为椒盐噪声通常表现为局部的点状突变。中值滤波器通过用像素邻域内的中值替换像素值，能够有效地消除这些异常点。然而，这种滤波方式在处理高斯噪声和保护图像细节、边缘时可能不尽人意，因为它可能会导致图像的平滑和细节损失。 小波变换则提供了一种在多尺度下分析图像的方法，尤其适合于处理包含多种类型噪声的图像。它将图像分解成多个不同频率的细节和基图像，使得噪声主要集中在高频部分，而图像的主要结构保留在低频部分。因此，可以通过设定阈值来选择性地去除高频噪声，同时保留图像的重要特征。但是，对于椒盐噪声，小波变换的效果并不理想，因为椒盐噪声的点状特性可能导致小波系数的错误标识。 结合这两种方法，即小波变换和中值滤波，可以在一定程度上克服各自的局限性。首先，应用小波变换对图像进行分解，识别并去除大部分高斯噪声。然后，在小波域内对椒盐噪声集中的区域应用中值滤波，利用其对点状噪声的去除能力。最后，再通过逆小波变换将处理后的图像恢复出来。这样的联合方法既能有效去除两种类型的噪声，又能尽可能保持图像的细节和边缘清晰度。 论文中提到的研究对比了单纯使用小波变换去噪和结合小波变换与中值滤波的去噪效果，结果显示，综合两者的方法在处理高斯噪声和椒盐噪声污染的CT图像时，能获得更好的去噪结果。这一方法对于提升医学图像的分析质量，尤其是对于需要精细识别细节的临床应用，具有重要的实践意义。 关键词：CT图像，小波变换，中值滤波，去噪，高斯噪声，椒盐噪声 这篇论文的工作对于医学图像处理领域的研究者和实践者来说，提供了新的思路和技术，有助于进一步优化CT图像的去噪流程，从而提高诊断的准确性和效率。