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基于小波域的维纳滤波算法在锥束牙科CT中的应用

Application of wavelet domain Wiener filtering algorithm to cone-beam dental CT

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摘要

提出一种小波域的维纳滤波方法对锥束牙科CT断层图像进行降噪。该算法以db4小波作为分解小波对CT图像进行分解, 在分解后的每个子带再进行维纳滤波, 并根据图像的区域统计特性对每个子带的局部均值和噪声方差估计参数进行了调整。利用降噪后的小波系数重构图像, 得到降噪后的CT断层图像。通过计算机仿真及锥束牙科CT的真实数据测试表明, 本文采用的方法有效抑制了图像噪声, 提高了图像的信噪比, 明显改善了图像的视觉效果。

Abstract

A wavelet domain Wiener filtering method is proposed for denoising of cone-beam dental CT images. The db4 wavelet is used to decompose the CT image, and the Wiener filtering is implemented in each scale of wavelet coefficients, while the parameters of local mean and noise variance estimation are adjusted based on region statistical characteristics in each scale of wavelet coefficients. New wavelet coefficients are used for the reconstruction of the denoised image, and the denoised CT image is obtained. The results of computer simulation and the cone-beam dental CT actual data prove that this method raises the reconstruction image’s signal-to-noise ratio, suppresses image noise effectively, and then improves the image visual effect obviously.

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中图分类号:TP391

所属栏目:高功率激光与光学

基金项目:中国工程物理研究院应用电子学研究所自研课题(2012CXZY01)

收稿日期:2013-01-30

修改稿日期:2013-03-20

网络出版日期:--

作者单位    点击查看

张成鑫:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900电子科技大学 物理电子学院, 成都 610054
陈云斌:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900
李寿涛:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900
刘清华:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900
王远:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900
陈浩:中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900国家X射线数字化成像仪器中心, 四川 绵阳 621900

联系人作者:张成鑫(zhangchengxin12@163.com)

备注:张成鑫(1982-), 男, 硕士研究生, 助理研究员, 主要从事辐射成像技术及图像处理方面的研究;

【1】陈庶民, 汪先超, 李磊, 等. 牙科CT在口腔临床中的应用[J]. 中国医学物理学杂志, 2011, 28(5): 2921-2923.(Chen Shumin, Wang Xianchao, Li Lei, et al. Applications of dental CT in oral clinical practice. Chinese Journal of Medical Physics, 2011, 28(5): 2921-2923)

【2】张元科. 低剂量X射线CT断层成像的噪声抑制研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2011: 21-41.(Zhang Yuanke. Noise reduction for low-dose X-ray computed tomography. Xi’an: Xidian University, 2011: 21-41)

【3】Mihcak M K, Kozintsev I, Ramchan K, et al. Low complexity image denoising based on statistical modeling of wavelet coefficients[J]. IEEE Signal Process Lett, 1999, 6(12): 300-303.

【4】Mallat S G. Multifrequency channel decomposition of images and wavelet models[J]. IEEE Trans on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1989, 37(12): 2091-2110.

【5】Mallat S G. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, 11(7): 674-693.

【6】Lee J S. Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics[J]. IEEE Trans on Pattern Anal Machine Intell, 1980, 2(2): 165-168.

【7】侯建华.基于小波及其统计特性的图像去噪方法研究[D].武汉: 华中科技大学, 2007: 51-62.(Hou Jianhua. Research on image denoising approach based on wavelet and its statistical characteristics. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2007: 51-62)

【8】Jang I H, Kim N C. Locally adaptive Wiener filtering in wavelet domain for image restoration[C]//TENCON’97. IEEE Region 10 Annual Conference. Speech and Image Technologies for Computing and Telecommunications. Proceedings of IEEE. 1997, 1: 25-28.

【9】方志军. 图像的多小波稀疏表示及其应用[M]. 北京: 北京交通大学出版社, 2010: 12-30.(Fang Zhijun. Multi-wavelet sparse representation of images and its application. Beijing: Beijing Jiaotong University Press, 2010: 12-30)

【10】姜三平. 基于小波变换的图像降噪[M]. 北京: 国防工业出版社, 2009: 30-32.(Jiang Sanping. Image denoising using wavelets. Beijing: National Defense Industry Press, 2009: 30-32)

引用该论文

Zhang Chengxin,Chen Yunbin,Li Shoutao,Liu Qinghua,Wang Yuan,Chen Hao. Application of wavelet domain Wiener filtering algorithm to cone-beam dental CT[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2013, 25(s): 33-38

张成鑫,陈云斌,李寿涛,刘清华,王远,陈浩. 基于小波域的维纳滤波算法在锥束牙科CT中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2013, 25(s): 33-38

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