基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究(8)

1.3 本文研究工作及概况

为了医生能更好更准确的从超声图像中识别、分辨出病例情况，就不得不对其图像进行去噪处理。一般来说图像的去噪和图像的增强是一个矛盾的过程，既要去除图像中的噪声又要保留图像中的细节，因此如何实现这个过程将是本文所要解决的问题。因为小波变换的良好时频局部化能力和多分辨率分析能力，能够很好的解决图像去噪的问题，所以本文主要研究的是集合对数变换和小波变换对超声图像中的斑点噪声进行抑制。首先把原始医学超声图像进行对数变换，然后选择合适的小波和小波分解层数对变换后的图像进行小波分解，随后对高频系数进行阈值量化，对每层选择一个阈值对其高频系数进行软阈值化处理，最后利用小波重构，得到去噪后的图像，并进行指数变换得到所需图像。

本文内容有五章组成，第一章是引言，主要介绍了本文所要研究课题的意义及目的，还有其研究的现状及文章结构。

第二章介绍了超声成像的机理，相关理论知识及其噪声特性，以便后面的研究。

第三章则介绍了国内外近几年来关于超声图像去噪的几种方法，了解不同方法的优缺点，然后进行对比讨论。

第四章着重介绍了小波变换在图像去噪中的基本理论知识，包括连续小波变换、二进制小波变换、多分辨率分析等，掌握小波变换在图像去噪中的应用。

第五章介绍基于小波变换的超声图像去噪的算法，给出实验结果并进行比较讨论。

最后则是对本文的总结。