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课程设计报告
题 目: MRI 图像的有约束恢复和几何失真校正
专 业: 生物医学工程
班 级:
学 号:
姓 名:
指导教师:

1 引言
1.1 课题背景
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)是依据核磁共振(Nuclear Magnetic
Resonance, NMR)原理,将人体置于特殊的磁场中,用无线电射频脉冲激发人体内氢
原子核,引起氢原子核共振,并吸收能量。在停止射频脉冲后,氢原子核按特定频率发
出射电信号,并将吸收的能量释放出来,被体外的接受器收录,经电子计算机处理获得
图像[1]。MRI 因具有无电离辐射、对软组织分辨率高、成像参数及方法多、可直接作
任意的切面扫描等优点
[1]
,在临床上起着重要的作用,尤其是在脑成像领域。
但 MRI 图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、处理
方法和传输介质的不完善,会产生图像质量下降的现象,比如产生运动模糊、引入噪声、
产生几何失真等,这严重限制了它在精确诊断与治疗中的作用
[2]
。如在精确放射治疗中,
MRI 存在的几何失真对于肿瘤靶区的准确定位产生较大的误差,严重影响了放射治疗
的效果
[3]
。因此,有必要对退化、几何失真的 MRI 图像进行恢复和校正。
具体的图像复原、几何失真校正方法有很多,本研究利用维纳滤波法(最小均方误
差法)、约束最小平方滤波法,以及最近邻插值,双线性插值和三次线性插值法来实现
MRI 图像的有约束恢复和几何失真校正。
1.2 课题目的
本课题的主要目的在于巩固实践《医学图像处理》、《医学成像系统》课程的理论知
识,实践图像退化、图像恢复、仿射变换、几何失真校正等相关知识,提高学以致用的
能力。借助 MATLAB 平台,利用维纳滤波(最小均方误差)、约束最小平方滤波器对
因运动和模糊造成退化的 MRI 图像进行恢复,利用最近邻插值,双线性插值和三次线
性插值法对因仿射变换导致几何失真的 MRI 图像进行恢复,并通过计算峰值信噪比来
对所恢复图像的效果进行评测,从而尽可能的提高图像的质量。
1.3 主要研究内容
本课题的研究内容主要为以下两点:
第一,图像退化和图像复原。通过模拟水平运动模糊建立退化函数,将原始的 MRI
图像水平移动 10 个像素点;并给模糊图像加入均值为 0,方差为 0.0001 的高斯噪声,
以此作为待恢复的退化图像。分别利用维纳滤波器(最小均方误差滤波器)和约束最小
平方滤波器对退化图像进行恢复。并分别计算峰值信噪比,对恢复效果进行评测。
第二,仿射变换和几何失真校正。对原始 MRI 图像进行仿射变换,使其缩小为原
来大小的 1/4,得到待恢复的几何失真图像。分别利用最近邻插值、双线型插值和三次
内插法对几何失真图像进行校正,恢复图像原始大小。并分别计算峰值信噪比,对恢复
效果进行评测。

2 原理和方法
2.1 峰值信噪比
峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)是一种常用的图像质量复原效果的
客观评估标准,其基本思想是将原始清晰图像与去噪后的图像之间的误差进行量化处
理,通过量化关系得到恢复效果评估
[4]
。PSNR 定义为:
其中, 是图像灰度值的最大值,如果每个采样点用 8bits 表示,那么 的
值就是 255。如果像素位数是随意的一个数值 A 的话,则 的值就是 。
MSE 是指均方误差(Mean Squared Error, MSE),MSE 定义为:
其中, 为原始图像, 为恢复图像,M 和 N 代表图像的尺寸。
一般来说,PSNR 的值越大,代表图像恢复效果越好。因此,可以用 PSNR 的值的
大小来评估不同方法对图像的恢复效果。
2.2 图像退化
图像退化(Image Degradation)是指图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于
成像系统、记录设备、处理方法和传输介质的不完善,从而导致图像质量的下降的现象。
图像退化的过程可以看成由一个被称为退化函数的系统传递函数 H 和一个加性噪声
共同作用于输入图像 产生退化图像 的过程,如下图 1 所示。
图 1 图像退化
因此,退化图像可以表示为

在 MATLAB 中,图像退化的过程可以借助 fspecial、imfilter 和 imnoise 三个函数来
实现,其中 fspecial 和 imfilter 两个函数用来产生图像的水平运动模糊效果,imnoise 函
数用来产生高斯噪声。除了直接调用函数之外,上述退化过程也可以直接通过多步基本
矩阵变换来实现。具体程序参见附录。
2.3 图像恢复
图像恢复是对退化的图像进行处理,从而恢复图像本来面目的过程。图像恢复的过
程是对给定的退化图像,根据退化函数和噪声的先验知识,设计复原滤波器 H
inv
,估计
原始图像的过程。退化、恢复的全过程如下图 2 所示:
图 2 图像退化和图像恢复
图像恢复的方法具体可以分为有约束和无约束两大类。其中,无约束滤波的典型代
表为为逆滤波方法,该方法简单易行,但因未考虑噪声的影响,故此恢复效果较差。有
约束滤波的典型代表方法为维纳滤波和约束最小平方滤波,这两种方法均综合考虑了模
糊和噪声的影响,具有较好的图像恢复效果。本课题分别采用了维纳滤波器和约束最小
平方滤波器两种复原滤波器对退化图像进行恢复。
维纳滤波是指使复原图像与原图像之间的均方误差最小的滤波器,其基本思想是寻
找图像
的一个估计值,使得估计值和 之间的均方误差在统计意义上为最
小。
维纳滤波器得到的复原图像为下式:
),(]
),(
),(
.
),(
1
[),(
ˆ
2
2
vuG
kvuH
vuH
vuH
vuF
其中,k 为噪声功率谱和原始图像功率谱的比值。
约束最小平方滤波器得到的复原图像为:
),(]
),(),(
),(
[),(
ˆ
22
*
vuG
vuPvuH
vuH
vuF
其中,
010
141
010
),( nmp
,
13,,130
20,20),(
),(
MnMm
nmnmp
nmpp
,
),( vuP
为
),( nmpp
的傅里叶变换。
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