[发明专利]一种基于投影序列数据相似性的图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于投影序列数据相似性的图像去噪方法，用于CBCT图像的去噪处理，其中包括如下步骤：

从CBCT投影序列中选取一幅待去噪投影数据P_i；

选取与该待去噪投影数据左右相邻的2N幅投影数据P_i-N……P_i+N；

选取合适的投影数据集后，开始对于待去噪投影P_i进行逐像素点去噪处理；

选取待去噪投影P_i中的一个像素点x；

选取以x为中心的大小为n×n的图像块v（x），在v（x）附近选取大小为m×m的搜索区域；

在搜索区域中逐块进行搜索，通过计算块相似性寻找与v（x）相似的结构图像块；

给定一阈值，作为相似性判断的标准，如果计算得到的相似性大于所给定的阈值，则认为两个图像块相似；

基于上述结果，寻找到的所有相似图像块及其在相邻投影图像P_i-N……P_i+N同样位置区域的数据可以用来对于P_i（x）进行去噪处理；

对所有的投影数据都进行类似的图像去噪处理，得到去噪后的投影数据集并进行CBCT重建，从而可以得到去噪后的CBCT三维体数据。

2.如权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于在进行相似性计算时，按照下述公式计算两个图像块之间的相似性：

SSIM(x,y)=(2μxμy+C1)(2δxy+C2)(μx2+μy2+C1)(δx2+δy2+C2)]]>

其中SSIM（x，y）为相似性结构指数，μ_x和μ_y分别代表以像素P_i（x）和P_i（y）为中心的方形邻域图像块v（x）和v（y）的灰度均值，δ_xy表示其灰度的协方差，δ_x和δ_y分别为v（x）和v（y）灰度的方差，C1和C2是常数。

3.如权利要求1至2所述的图像去噪方法，其特征在于在进行CBCT重建之前要对选定投影集合P_i-N……P_i+N中所有的相似区域进行加权平均计算。