一维小波变换提升时域OCT图像质量与去噪效率

本文主要探讨了一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用。时域光学相干层析（OCT）是一种非侵入性的成像技术，用于医学等领域，通过短时傅里叶变换（STFT）处理干涉信号，获取图像信息。然而，STFT在解调过程中存在噪声问题，往往需要后续的二维图像域去噪，这增加了数据处理的复杂性和运算负担。 作者提出了一种创新的方法，即利用一维小波变换（1D WT）。小波变换是一种多尺度分析工具，它将信号分解到不同频率空间，能够有效地分离出高频噪声和低频信号。在时域光学相干层析中，该方法将干涉信号分解到各个频率，保留包含调制频率的那些部分，对这些保留的小波系数进行滤波去噪，然后进行逆变换，实现了信号的解调和去噪过程。这种方法的优势在于数据运算量减少，集成度提高，能更精确地抑制噪声，从而提升重构图像的分辨率。 与STFT相比，使用1D WT不仅简化了图像处理流程，提高了系统的实时性，而且结合了小波去噪技术，可以进一步提高图像质量，这对于医疗领域的实时成像和诊断具有显著优势。因此，一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用展示了其在图像处理领域的巨大潜力，对于提高成像精度和降低设备复杂性具有重要的实际价值和广阔的应用前景。