医学CT图像去噪的研究——采用非下采样Contourlet变换方法.pdf

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简介：
本文探讨了利用非下采样Contourlet变换（NSCT）对医学CT图像进行去噪处理的方法，通过实验验证其有效性和优越性。为了克服Contourlet变换的非平移不变性和频谱混叠等问题，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。通过对含有噪声的CT图像进行非下采样Contourlet变换，可以获得不同尺度和各个方向上的变换系数，并利用Context模型对每个尺度、每种方向下的子带进行分级处理。根据不同级别的特性采用相应的阈值来去除噪声。实验结果表明，该方法特别适用于处理包含更多高斯噪声的医学CT图像，在提高PSNR值的同时，还能更好地保留图像细节并改善了医学CT图像的质量。

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医学CT图像去噪的研究——采用非下采样Contourlet变换方法.pdf

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本文探讨了利用非下采样Contourlet变换（NSCT）对医学CT图像进行去噪处理的方法，通过实验验证其有效性和优越性。为了克服Contourlet变换的非平移不变性和频谱混叠等问题，提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。通过对含有噪声的CT图像进行非下采样Contourlet变换，可以获得不同尺度和各个方向上的变换系数，并利用Context模型对每个尺度、每种方向下的子带进行分级处理。根据不同级别的特性采用相应的阈值来去除噪声。实验结果表明，该方法特别适用于处理包含更多高斯噪声的医学CT图像，在提高PSNR值的同时，还能更好地保留图像细节并改善了医学CT图像的质量。

基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合技术方法

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本研究提出了一种利用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行高效医学图像融合的技术方法，旨在提升图像质量和细节展现能力，为医疗诊断提供更精准的数据支持。针对传统多尺度变换在医学图像融合中的问题，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新型医学图像融合方法。对于低频子带系数的选择，考虑到医学图像的特点以及相邻低频子带系数之间的相关性，我们采用了基于区域能量的融合规则；而在选择方向上的带通子带系数时，则充分利用了非下采样Contourlet变换的方向特性，并采用改进后的拉普拉斯能量和作为这一过程中的融合规则。实验结果表明，与传统方法相比，该新方法能够有效避免图像失真问题，从而实现更为理想的医学图像融合效果。

非下采样轮廓波变换(NSCT变换)在图像去噪中的应用.rar:NSCT图像去噪与下采样技术

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本资源探讨了非下采样轮廓波变换（NSCT）在图像去噪领域的应用，重点分析了NSCT图像去噪算法及其下采样处理技术，旨在提升图像质量。非下采样轮廓波变换（NSCT变换）主要用于图像去噪。

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

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本研究提出了一种基于非采样Contourlet变换的新型遥感图像融合技术，有效增强了多源遥感数据的空间分辨率与光谱信息。为了使融合后的多光谱图像在保持原始多光谱图像的光谱特性的同时显著提高空间分辨率，提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的遥感图像融合算法。该算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换，得到低频子带系数和各方向上的带通子带系数；接着针对多光谱图像中的每一个波段，在对其进行双线性插值处理后作为融合后的多光谱图像的低频子带系数。同时，将全色波段图像中各个方向上的带通子带系数通过基于成像系统物理特性的注入模型进行局部调整，并将其用作融合后多光谱图像的方向子带系数；最后经过非采样Contourlet逆变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。实验使用IKONOS卫星遥感影像进行了验证，结果显示该算法在保持光谱信息的同时提高了空间质量，优于传统方法。

医学CT影像的小波变换域中值滤波去噪研究.pdf

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本文探讨了在医学CT影像处理领域应用小波变换与中值滤波结合的方法进行图像去噪的研究。通过该技术优化了影像质量，提高了临床诊断的准确性。本段落探讨了在医学CT影像处理领域内结合小波变换与中值滤波技术的去噪方法。该研究旨在提升医学CT影像的质量，从而提高临床诊断准确性。文中指出，在医学影像处理过程中去除噪声是一项基础且至关重要的任务。小波变换和中值滤波各自具备独特的优势：前者能够进行多分辨分析，后者则擅长保留图像细节信息而不过度平滑边缘。这些特性在提升医学CT影像质量方面显得尤为重要。文章标签为“医学影像处理”，表明了研究的专业领域涵盖从图像获取到最终诊断的整个流程，并且需要跨学科的知识背景支持，包括物理学、电子学、信号与图像处理以及计算机科学等。根据提供的文献内容，本段落涵盖了以下知识点： 1. 医学影像去噪的重要性：由于成像设备等因素的影响，医学CT影像不可避免地会受到噪声干扰。因此，在临床诊断中提高影像质量需要通过有效的去噪技术来实现。 2. 小波变换的应用：小波变换是一种数学工具，具备多分辨特性，并能够同时在时间和频率领域内分析信号。它特别适用于处理具有突变特性的医学CT图像中的边缘和细节信息。 3. 中值滤波的作用：中值滤波作为一种非线性去噪方法，主要用于去除椒盐噪声（即随机出现的亮暗点）。其优点在于能够同时保留影像的重要特征如轮廓线条而不致过度平滑化。 4. 小波变换与中值滤波结合的方法：研究采用先使用小波变换处理高斯噪声再用中值滤波消除剩余椒盐噪声的方式，以达到最佳去噪效果。 5. 小波变换的三个步骤：（1）进行图像的小波分解；（2）对各尺度上的系数执行非线性操作来去除噪音并保持细节信息；（3）通过逆小波转换重建处理后的图像。 6. 关键环节——阈值去噪算法的应用：通过对小波域内系数设定适当阈值得以有效滤除噪声的同时保留重要信号特征。 7. 小波变换的特点和优势：低熵性、多分辨率特性等使其在去除医学CT影像中的干扰噪音方面表现出色，同时还能保持原始图像的关键信息。通过以上知识点的介绍，读者可以全面理解基于小波变换域中值滤波技术处理医学CT影像去噪的研究背景、方法论及其实际应用价值。这对于相关领域的研究人员来说具有重要的理论参考意义和实践指导作用。

基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet变换图像增强

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本研究提出了一种结合多尺度Retinex与非下采样Contourlet变换的新型图像增强方法，显著提升图像视觉效果和细节表现。为解决遥感图像及高光谱图像中存在的对比度低、整体偏暗等问题，本段落提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）与混沌小生境粒子群优化（NCPSO）的非下采样Contourlet变换（NSCT）域图像增强技术。该方法首先对原始图像进行NSCT分解，获得一个低频分量及多个不同方向上的高频分量；接着在低频部分应用混合灰度函数的多尺度Retinex算法以提升对比度和清晰度，并利用非线性增益函数调节高频成分系数来增强细节表现。在此过程中，采用一种综合考虑了对比度与信息熵的定量评价指标作为NCPSO的适应值，从而优化相关参数设置。实验结果显示，相较于双向直方图均衡、NSCT变换、多尺度Retinex算法以及平稳小波变换结合Retinex方法等四种传统的图像增强策略，本段落提出的方法在提升对比度和信息熵方面表现更佳，并显著改善了整体视觉效果。

基于MATLAB的SAR图像去噪方法（小波去噪、Contourlet变换去噪及Contourlet-小波变换结合PCA去噪）

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本研究利用MATLAB平台，探讨了针对SAR图像的小波去噪、Contourlet变换去噪以及结合PCA的Contourlet-小波变换去噪方法，旨在提升图像质量。程序包含基于WAVELET域、CONTOURLET域、WAVELET-CONTOURLET域及PCA的SAR图像去噪方法。

基于Contourlet变换的图像去噪算法

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本研究提出了一种利用Contourlet变换进行图像去噪的新方法，有效减少了噪声干扰，同时保持了图像细节和边缘信息。本段落提出了一种基于contourlet变换的图像去噪新算法，充分考虑了低尺度子带与高尺度子带的特点。

关于医学CT图像的去噪与增强方法研究及应用_吕鲤志.pdf

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本论文探讨了针对医学CT图像的先进去噪和增强技术，旨在提高图像质量，从而有助于更准确的诊断。作者吕鲤志深入分析并实践了一系列创新算法，为医疗影像处理领域提供了宝贵的参考与应用价值。随着科技的进步和技术的发展，在临床医学领域中CT图像的作用日益重要，并已成为医生诊断疾病的重要工具，特别是在早期肺癌筛查方面尤为关键。近年来，医学影像技术的提升显著提高了疾病的诊断准确性和可靠性。然而，与普通图像相比，CT图像是对人体内部结构进行成像的结果。人体组织器官密度不同、呼吸和心跳运动以及设备质量差异等因素可能导致CT图像中的感兴趣区域对比度低、细节模糊及噪声干扰等问题，这些问题会对医生的诊断产生负面影响。因此，研究医学CT图像去噪和增强算法变得非常重要。本段落主要探讨了两种适用于医学CT图像去噪与增强的技术方法，并对其进行了深入的研究分析。

图像去噪的论文研究—采用修正维纳滤波与小波包变换方法.pdf

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本文探讨了一种基于修正维纳滤波和小波包变换相结合的方法用于图像去噪的研究。通过理论分析和实验验证，证明了该方法在去除噪声的同时能有效保留图像的细节信息。图像去噪是图像处理中的一个重要环节。为了改善降质图像的质量，基于Donoho提出的小波阈值去噪算法，并分析了维纳滤波原理，本段落提出了一种结合修正维纳滤波与小波包变换的图像去噪方法。具体来说，在该方法中首先利用修正后的维纳滤波处理噪声图像。接着计算经过此步骤后得到的新图的标准方差作为后续的小波包阈值。然后通过小波包对已经过维纳滤波的图像进行分解，分别针对低频和高频部分执行进一步操作。之后应用之前确定好的阈值于小波包树系数上完成软阈值处理，并最后利用逆向小波变换获取去噪后的最终结果图。实验结果显示，在噪声方差为0.01的情况下，采用该算法进行去噪的图像PSNR比使用传统的小波包自适应阈值方法高出8.8 dB。此外，这种方法不仅能有效去除加性高斯白噪声，还能较好地保留边缘信息，并显著提升视觉效果。