基于小波变换的医学图像噪声滤除方法的研究

目的:研究一种基于小波变换的医学图像噪声滤除方法,并比较不同小波函数的去噪效果。方法:提出了一种利用小波局部系数改进的软阈值方法。首先,应用小波变换得到图像的局部模极值分布MΨj,m,n。然后,计算小波变换的模极大值,根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限Tm:当小波变换的模极值大于等于阈值门限Tm时,其对应的小波系数保持不变;当小波变换的模极值小于阈值门限Tm时,其对应的小波系数通过软阈值法进行计算。最后,根据这两部分的小波系数进行小波逆变换重构图像。结果:所提出的方法能有效地滤除医学图像中的噪声,不同小波的噪声滤除效果有一定的差异。结论:选择合适的小波基函数来对图像进行小波多尺度分解,可以得到比较完善的小波阈值去噪算法,达到比较理想的去噪效果。