[发明专利]医学X光图像的去噪系统及计算方法

说明书

本发明属于医学领域，具体是一种医学X光图像的去噪系统，包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；预处理模块的还连接于采集模块、图像存储模块和图像传输模块，图像采集模块连接图像存储模块，图像存储模块连接预处理模块及图像传输模块，图像传输模块与预处理模块相连接。医学X光图像的去噪系统，可编为操作代码，存入X计算机硬盘，在采集X光片图像时自动运行，有效的实现X光图像去噪。改进型的小波阈值法避免了硬阈值不连续及软阈值存在恒定偏差的不足，小波局部化特性能有效保护图像边缘细节信息，比较适合噪声方差比较小的噪声。

技术领域

本发明属于医学领域，具体是一种医学X光图像的去噪系统及计算方法。

背景技术

X光医学图像是现代医学诊断疾病重要的参考依据，射线是X光图像的信息源，最初是由德国著名的物理学家伦琴在1895年发现的，之后被用于了医学成像。X光图像的成像原理是由于待成像物体各组成部分的密度不同，因而对X射线的吸收也不同，透射X射线的强度不同，从而在乳胶上形成了X光图像。这种技术可以使患者的体内情况不用开刀就可以被医生观察到，减轻了患者的痛苦。随着计算机技术的发展，实现了X光数字化图像，更加方便存储、传输。X光数字画图像成像过程中，由于受到设备仪器精度误差、操作不当等因素，会在一定程度上或多或少会产生一些的噪声，使得图像的对比度下降。它会影响医生对X光图像的分析，难以从X光图像上得到有效信息，进而影响到对疾病的诊断。

关于去除X光图像上的噪声，目前大多采用中值滤波法，均值滤波法，小波阈值法三大类。中值滤波法是一种基于排序统计理论的非线性数字滤波方法，对于椒盐噪声具有很好的抑制作用，并且在滤除的同时能有效保护好图像的边缘等细节信息。均值滤波法设计原则类似中值滤波，但是对于椒盐噪声效果不如中值滤波。它的作用削弱图像的高频分量，增强图像的低频分量。一般用于消除图像的随机噪声。小波阈值法主要是处理高斯噪声，因为其在空间域和频域同时具有良好的局部化特性，能够呈现图像的任意细节部分，可以对图像多尺度分解，通过选择合适的阈值，将小波系数大于阈值将其保留，小于阈值的置零，然后将处理后小波系数进行重组。因为X光图像一般产生的是混合噪声，包含非高斯和高斯两部分，上述的方法中没有一种能够有效滤除混合噪声部分。

发明专利申请号200710070013.6提出一种基于振荡网络的医学图像分割方法，是针对于光照不均匀的图像难以用统一的门限进行分割、对噪声和灰度不均匀较敏感等问题。本发明方法首先建立振荡网络接着在网络内搜索寻找振荡发起点，由发起点开始振荡，向周边邻域进行迭代扩充、接着振荡发生结束后，以有无标记为根据分割出目标 和背景。综合了图像分割中基于边缘跟踪的方法和基于区域生长方法的优点，但是对于边界模糊的图像振荡法效果不佳。

发明专利CN103500441A在处理X光图像也只是把噪声全部看作高斯噪声，忽略了非高斯部分，这就使得该方法使用时具有一定局限性。

发明内容

为了能够有效的去除X光图像的高斯部分噪声和非高斯部分噪声，同时尽可能的保留图像的原始信息，本发明提出了医学X光图像的去噪系统及计算方法。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

医学X光图像的去噪系统，包括依次首尾相连的预处理模块、分解模块以及重构处理模块；所述预处理模块还连接于图像采集模块、图像存储模块和图像传输模块，所述图像采集模块连接所述图像存储模块，所述图像存储模块连接所述预处理模块及所述图像传输模块，所述图像传输模块与所述预处理模块相连接；所述图像采集模块为影像获取设备；所述影像获取设备包括图像传感器及图像采集卡；所述图像存储模块包括存储局域网及数据库；所述存储局域网包括应用服务器、光纤交换机、磁盘阵列柜和磁带库；所述图像传输模块包括医院局域网或工作站。

医学X光图像的去噪系统的计算方法，包括以下步骤：