[發(fā)明專利]一種基于局部方向統(tǒng)計(jì)特性的MRI影像噪聲去除方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210336269.1
• 申請(qǐng)日: 2022-03-31
• 公開（公告）號(hào): CN114708162A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何剛;周大唐;俞文心;孫勤;許康;劉暢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西南科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 成都帝鵬知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51265
• 代理人: 羅旭

本發(fā)明公開一種基于局部方向統(tǒng)計(jì)特性的MRI影像噪聲去除方法，包括步驟：對(duì)存在噪聲的MRI圖像進(jìn)行噪聲估計(jì)，并獲得類高斯函數(shù)；基于MRI圖像獲得多個(gè)積核大小下的多個(gè)方向下的梯度方向基礎(chǔ)模型組；判斷聲點(diǎn)：對(duì)MRI圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)，根據(jù)梯度方向基礎(chǔ)模型組判斷其是否為噪聲點(diǎn)；進(jìn)行噪聲點(diǎn)去除：如果是噪聲點(diǎn)則通過所述類高斯函數(shù)進(jìn)行去噪復(fù)原。本發(fā)明能夠基于局部因素對(duì)MRI影像進(jìn)行去噪，提高去噪效果，去噪結(jié)構(gòu)更貼近實(shí)際情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于MRI影像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于局部方向統(tǒng)計(jì)特性的MRI影像噪聲去除方法。

背景技術(shù)

MRI去噪方法大體可分為：濾波方法，如無偏非局部均值方法利用圖像的相似性從而避免了失真，但存在著計(jì)算量大等問題；統(tǒng)計(jì)方法，如統(tǒng)計(jì)局部信息利用最小平均平方誤差估計(jì)公式進(jìn)行去噪的線性最小平均平方誤差方法，具有速度快但存在著邊緣失真的問題；以及變換域處理方法，比如小波變換等。

目前濾波方法的MRI去噪的方法大多都是基于噪聲的方差已知，往往在處理開始會(huì)首先假設(shè)噪聲的方差，這些方法有以下局限：(1)計(jì)算使用的參數(shù)不是圖像的實(shí)際參數(shù)所以去噪的效果不佳；(2)同時(shí)之前的方法沒有考慮MRI圖像的局部區(qū)域?qū)θピ胄Ч挠绊懀茈y滿足實(shí)際需求；(3)傳統(tǒng)的方法如統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波，最優(yōu)陷波濾波等也存在著只對(duì)特定環(huán)境有較好的效果，對(duì)于大塊的噪聲比較難處理。因此，最后上訴的這些方法都只能在整體上進(jìn)行復(fù)原，無法判斷某個(gè)點(diǎn)是噪聲還是正常點(diǎn)，無法做到像素級(jí)還原。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于局部方向統(tǒng)計(jì)特性的MRI影像噪聲去除方法，能夠基于局部因素對(duì)MRI影像進(jìn)行去噪，提高去噪效果，去噪結(jié)構(gòu)更貼近實(shí)際情況。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：.一種基于局部方向統(tǒng)計(jì)特性的MRI影像噪聲去除方法，包括步驟：

對(duì)存在噪聲的MRI圖像進(jìn)行噪聲估計(jì)，并獲得類高斯函數(shù)；

基于MRI圖像獲得多個(gè)積核大小下的多個(gè)方向下的梯度方向基礎(chǔ)模型組；

判斷聲點(diǎn)：對(duì)MRI圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)，根據(jù)梯度方向基礎(chǔ)模型組判斷其是否為噪聲點(diǎn)；

進(jìn)行噪聲點(diǎn)去除：如果是噪聲點(diǎn)則通過所述類高斯函數(shù)進(jìn)行去噪復(fù)原。

進(jìn)一步的是，為了應(yīng)對(duì)局部圖像的噪聲變化，并且結(jié)合MRI圖像的圖像四周并不存在有效數(shù)據(jù)信息，對(duì)存在噪聲的MRI圖像進(jìn)行噪聲估計(jì)，并獲得類高斯函數(shù)，包括步驟：

采集MRI圖像的四周子圖區(qū)域作為噪聲子圖像，計(jì)算子圖像的方差；

利用方差估計(jì)噪聲的類高斯函數(shù)。

進(jìn)一步的是，對(duì)存在噪聲的MRI圖像進(jìn)行噪聲估計(jì)，包括步驟：

利用四周子圖區(qū)域分別獲得四個(gè)噪聲子圖像，計(jì)算四個(gè)噪聲子圖像中心矩；

通過中心矩來獲得方差，方差為c＝(c1+c2+c3+c4)/4；其中，c1、c2、c3和c4分別為四個(gè)噪聲子圖像的方差；

利用方差估計(jì)噪聲的類高斯函數(shù)，類高斯函數(shù)為＝255/(2*pi*c*c)；其中，c為方差，pi為圓周率。

進(jìn)一步的是，基于MRI圖像獲得多個(gè)積核大小下的多個(gè)方向下的梯度方向基礎(chǔ)模型組，包括步驟：

建立多組不同卷積核大小下的梯度方向圖像組，每一組中包括多個(gè)方向；

通過MRI圖像與每個(gè)卷積核進(jìn)行卷積操作，獲得每組核大小下的不同方向的梯度方向基礎(chǔ)模型組。

進(jìn)一步的是，基于MRI圖像獲得多個(gè)積核大小下的多個(gè)方向下的梯度方向基礎(chǔ)模型組，包括步驟：