| 题名 | 基于小波变换的CR影像滤波方法研究 |
| 作者 | 王波波 |
| 答辩日期 | 2002 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 导师 | 黄廉卿 |
| 关键词 | 高斯噪声 泊松噪声 多尺度 隐马尔可夫模型 小波变换 贝叶斯统计 |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 英文摘要 | 计算机技术、数字技术的发展，有力地推动了数字化医疗技术的进步，而计算机化X光影像仪则是其中具有代表性的技术之一。在CR成像过程中，不可避免地引入各种噪声干扰，极大地影响了医生诊断的准确性，为此，只有弄清干扰图像信息的各种噪声的来源、特征及其与信号的相互关系，才能有效地将之消除。结合CR影像以及医学图像处理的特点，本文研究了CR影像噪声滤除的方法。主要工作有：[l］在详细地分析CR成像系统的基础上，指出固有噪声和泊松噪声是影响成像质量的两种主要噪声，并深入地讨论了这两种噪声与图像信号之间的相互关系。(2)佩针对固有噪声的特点，研究了图像小波变换的统计特征，提出一种基于多尺度隐马尔可夫模型的滤波算法。首先用混合高斯概率模型来描述图像小波变换系数，用两个状态的隐马尔可夫模型描述图像小波变换后各尺度之间的关系，采用EM算法估计各个尺度上的噪声参数，然后按照尺度从大到小依次进行维纳滤波，有效地消除了固有噪声。最后给出了实验结果及与其他算法的比较。(3)针对泊松噪声的特殊性和泊松数据在小波变换后独有的特性，采用基于Harr一小波的隐马尔可夫模型算法进行滤波。用Harr一小波对图像作小波变换并用混合Beta概率模型描述泊松数据小波变换后尺度之间的数值关系，在此基础上建立隐马尔可夫模型，并通过实验确定模型参数，最后用前向一后向算法进行逐级滤波，取得了较好的结果。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-03-21 |
| 页码 | 75 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://159.226.165.120//handle/181722/1561]  |
| 专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王波波. 基于小波变换的CR影像滤波方法研究[D]. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所. 2002. |
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