[發(fā)明專利]一種基于圖小波變換的動態(tài)PET圖像去噪方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011535207.0
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112801886B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發(fā)明（設計）人: 盛玉霞;易利群;柴利
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 閉釗;崔友明

1.一種基于圖小波變換的動態(tài)PET圖像去噪方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟S1：通過基于合成圖像的構圖方法構建圖加權鄰接矩陣A將噪聲PET圖像信號轉換為圖信號，通過圖加權鄰接矩陣A構造圖拉普拉斯矩陣L；

步驟S2：根據步驟S1得到的圖拉普拉斯矩陣L，通過圖小波變換對噪聲PET圖像進行第一次圖小波多尺度分解，同時通過切比雪夫多項式逼近快速實現圖小波變換得到多個尺度系數；

步驟S3：對步驟S2得到的多個尺度系數中的第二尺度圖小波高頻系數進行第二次圖小波多尺度分解得到多個尺度系數；

步驟S4：對兩次分解得到的多個尺度系數中的第一尺度圖小波低頻系數進行重建得到去噪后的PET圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖小波變換的動態(tài)PET圖像去噪方法，其特征在于：所述的步驟S1中，具體步驟為：

S11：將單個時間幀的噪聲PET圖像信號表示為I^t，t＝1,2,...,T，將不同時間幀的噪聲PET圖像信號相加得到合成圖像

S12：對大小為N×N的合成圖像I_c構造大小為N²×N²的圖加權鄰接矩陣A，通過閾值高斯核權重函數定義合成圖像中的像素點i和像素點j之間的邊緣權重：

式(1)中：表示以像素點i為中心的圖像塊，維度為n×n，n為正整數，

表示以像素點j為中心的圖像塊，維度為n×n，n為正整數，

p_i表示圖像塊中心像素點的橫坐標，

p_j表示圖像塊中心像素點的縱坐標，

η表示控制圖像塊相似度參數，η為非負數，

θ表示控制整體相似度的縮放指標，

kNN(x_i)代表距離參數為k的關于圖像塊x_i的最近K鄰居；

通過圖加權鄰接矩陣A構造圖拉普拉斯矩陣L：

L＝D-A (2)，

式(2)中：D表示對角矩陣，大小為N²×N²，且D的每個對角元素d_ii是圖加權鄰接矩陣A第i行元素之和。

3.根據權利要求2所述的一種基于圖小波變換的動態(tài)PET圖像去噪方法，其特征在于：所述的步驟S2中，具體步驟為：

對大小為N×N的噪聲PET圖像進行第一次圖小波變換，圖小波尺度為R＝[R₁,R₂,...,R_J]，并通過切比雪夫多項式逼近得到大小為N²×(J+1)的圖小波系數B_1,J+1＝[B_1,0,B_1,1,...,B_1,J]：

式(3)～(13)中：f表示空間域的圖像信號，

j表示圖小波第j+1個尺度，j＝1,2,...,J，

M表示切比雪夫多項式階數，M為大于0的正整數，

L表示拉普拉斯矩陣，

h(·)表示圖譜尺度核函數，

g(·)表示圖小波核函數，

γ控制h(0)與圖小波核函數g的最大值保持一致，

c_0,k表示圖譜尺度函數的切比雪夫多項式逼近系數，

c_j,k表示圖小波函數的切比雪夫多項式逼近系數，

代表切比雪夫多項式，

λ_max表示拉普拉斯矩陣L進行特征值分解后的最大特征值。