生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法 .pdfVIP

生物医学图像处理中的噪声去除与

图像增强算法

生物医学图像处理在医学诊断、疾病监测和研究领域起

着至关重要的作用。然而，由于成像设备和条件的限制，

导致生物医学图像中常常存在噪声，并且图像质量可能不

尽如人意。因此，噪声去除和图像增强算法成为了生物医

学图像处理的核心内容。本文将介绍一些常用的噪声去除

与图像增强算法，并探讨它们在生物医学图像处理中的应

用。

在生物医学图像中常见的噪声主要有高斯噪声、椒盐噪

声和泊松噪声。高斯噪声是由于成像器件的电子噪声引起

的，会给图像带来均值为0的随机分布的像素值扰动。椒

盐噪声则表现为图像中孤立的黑点或白点，这是由于成像

过程中信号的缺失或随机跳变引起的。而泊松噪声则主要

出现在低剂量的正电子断层扫描（PET）图像中。

针对高斯噪声，最常用的噪声去除算法之一是基于加权

平均的滤波器，如均值滤波器和中值滤波器。均值滤波器

通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。然而，均值

滤波器对于去除高斯噪声的效果并不理想，因为它容易导

致图像细节的损失。相比之下，中值滤波器通过计算邻域

像素的中位数来去除噪声，能够有效地保留图像的边缘信

息。

对于椒盐噪声，可以使用自适应中值滤波器来进行噪声

去除。自适应中值滤波器在计算中位数时，根据像素邻域

中非噪声像素的比例动态调整滤波器的大小。这样可以更

好地适应不同强度的噪声，并在保留图像细节的同时去除

噪声。

针对泊松噪声，可以采用最小化总变差（totalvariation，

TV）的方法来进行噪声去除。TV正则化方法通过最小化

图像的总变差来抑制噪声，并恢复出清晰的图像细节。这

种方法特别适用于低剂量PET图像，因为其在噪声抑制的

同时也能够充分保留图像的显著性特征。

除了噪声去除算法外，图像增强算法也是生物医学图像

处理中重要的一部分。图像增强旨在改善图像的视觉质量

和信息内容，以便更好地进行医学诊断。常用的图像增强

算法包括直方图均衡化、伪彩色处理和多尺度分解。

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像

的像素值重新映射到一个更均匀的分布，从而增强图像的

对比度和细节。这种方法尤其适用于那些对比度较低的图

像，如X射线造影图像或CT图像。

伪彩色处理是将灰度图像映射到一种伪彩色的表示形式，

从而增强图像的可视化效果。这种方法常常应用于医学图

像，例如磁共振成像（MRI）或超声图像（US）。

多尺度分解是一种利用图像的不同尺度信息进行增强的

方法。常见的多尺度分解算法包括小波变换和金字塔变换。

这些算法通过将图像分解为多个尺度的子图像，并对不同

尺度的子图像进行增强，从而得到更丰富的图像细节。

综上所述，生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强

算法对于提高图像质量和明确医学诊断非常重要。通过不

同的算法和技术，我们可以有效去除噪声，并增强图像的

对比度和细节。这些算法的选择应该根据具体的应用场景

和所关注的图像特征来进行，以获得最佳的处理效果。