几种图像去噪算法的仿真分析及其在fMRI数据处理中的应用

更新时间:2023-08-14

《北京生物医学工程》2016年02期

【摘要】目的去除图像噪声是医学图像处理过程中的基本预处理步骤,对图像的后继分析处理的质量有重大影响。本文基于图像去噪和医学图像的诊断准确率息息相关这一现实问题,对几种图像去噪算法进行仿真分析,并实现功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,f MRI)数据应用。方法首先阐述了几种常用图像去噪算法的基本原理,其次使用不同算法对加入高斯噪声的Lena图像进行去噪仿真,并对不同结果的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和均方差(mean square error,MSE)进行比较,最后总结并选择最优降噪算法应用于f MRI数据分析中,以期获得较好的后期处理基础。结果小波分层阈值算法在f MRI处理中的峰值信噪比和均方差更优。结论在f MRI图像去噪过程中,利用小波分层阈值算法更能提高图像的信息利用率,有助于提高医师诊断的准确率。

【关键词】平滑算法仿真功能核共振噪声