[发明专利]一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法

说明书

本发明揭示了一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，该方法包括如下步骤：S1：获取X射线图像；S2：对获得的X射线图像进行Anscombe变换处理，利用Anscombe变换将X射线图像中较难处理的泊松噪声转化为高斯噪声，对处理后的观测信号进行中心化预处理；S3：对变换后的图像序列采用非线性主分量分析方法进行盲源分离，观察第t轮迭代是否满足收敛要求，若不满足，则继续进行迭代；若满足，则迭代结束，输出独立信号；将降噪的图像信号进行Anscombe逆变换，即得到最终降噪图像。该方法克服了泊松噪声处理难度大及传统降噪算法在降噪同时丢失图像信息等缺点，确保X射线图像质量。

技术领域

本发明涉及一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，可用于医学影像技术领域。

背景技术

X射线影像技术在医学诊断中起重要作用，随着放射技术和计算机技术的不断发展，X射线影像技术向全面数字化方向发展。在X射线影像技术中，降低图像中的泊松噪声可以改善图像质量，提高医学诊断效率。由于泊松噪声是一种信号依赖噪声，目前泊松噪声的有效降噪方法少于高斯噪声的降噪方法。因此，将噪声的泊松分布先转换为高斯分布，则可利用高斯噪声的有效消除方法来消除泊松噪声。

Anscombe于1948年提出了一种从泊松分布转到近似高斯分布的非线性变换方法，该方法称作Anscombe变换，它可以对图像进行预处理，即将泊松分布的数据转化为高斯分布的数据，这样可以将较难处理的泊松噪声，利用高斯噪声的降噪方法进行处理。

现有技术中，针对泊松噪声的传统降噪算法比较有限，处理过程中还将噪声和图像信息同等对待，而噪声跟图像信息通常相互叠加构成图像。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，克服泊松噪声处理难度大及传统降噪算法在降噪同时丢失图像信息等缺点，确保X射线图像质量。

本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种基于图像序列在Anscombe变换域进行盲源分离的X射线图像降噪方法，该方法包括如下步骤：

S1：获取X射线图像；

S2：对S1步骤获得的X射线图像进行Anscombe变换处理，利用Anscombe变换将X射线图像中较难处理的泊松噪声转化为高斯噪声，对处理后的观测信号进行中心化预处理；

S3：对Anscomb变换后的图像序列采用非线性主分量分析方法NLPCA进行盲源分离，观察第t轮迭代是否满足收敛要求，若不满足，则继续进行迭代；若满足，则迭代结束，输出独立信号；将降噪的图像信号进行Anscombe逆变换，即得到最终降噪图像。

优选地，在所述S1步骤中，利用x射线成像设备拍摄一组图像序列，拍摄过程中要求成像目标与成像设备位置相对固定，所拍摄的目标处于相对静止状态，进行图像采样，得到n张X射线图像。

优选地，在所述S2步骤中，利用Anscombe变换对图像序列中每张图像数据进行处理，即将噪声的泊松分布转化为近似服从方差为1的高斯分布，Anscombe变换过程如公式(1)所示：

在公式(1)中，x_i是所采集图像序列中的任意一帧图像，它是由图像信号分量和泊松分布的噪声分量组成的；x′_i则是对应着经Anscombe变换的图像序列X′＝[x′₁，x′₂，...，x′_i]^T中的图像，由近似服从方差为1的高斯分布的噪声分量和经Anscombe变换的图像信号组成；此时，Anscombe变换后所应用的盲源分离公式为：

X′＝AS (2)