[发明专利]一种图像去噪处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种图像去噪处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，用以解决现有技术中存在针对磁共振图像设计的降噪方法通常不能有效地去除噪声的问题。该方法包括：对获取的核磁共振图像信号进行方差稳定变换，得到带有高斯分布噪声的变换数据；通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图像和核维纳滤波系数；将所述核维纳滤波系数和所述带有高斯分布噪声的变换数据进行卷积，得到有偏估计的降噪数据；对所述有偏估计的降噪数据进行无偏逆变换，得到无噪无偏估计的核磁共振图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体的涉及一种图像去噪处理方法及装置。

背景技术

随着磁共振成像技术的迅速发展，磁共振图像的分辨率、信噪比和扫描速度都有了较大的提高，但是磁共振图像噪声依然是磁共振成像技术研究的重要难题。为了减小噪声的影响，磁共振图像降噪技术广泛应用于定量磁共振、医学影像分析和临床诊断。然而，由于磁共振成像机理、扫描速度和目标运动等多方面因素的限制，磁共振成像扫描仪采集的图像仍表现出明显的噪声和伪影。噪声对磁共振图像尤其功能磁共振图像在检测细微病变时带来了极大困难。虽然采用多次扫描的信号平均方法可以减少随机噪声干扰并得到更准确的图像，但它存在延长扫描时间的缺点。

早期的图像降噪方法利用图像在空间域上信号分布的冗余信息来去除噪声。高斯滤波器广泛用于医学图像降噪中，但是该方法造成磁共振图像的复杂解剖结构过于平滑。为了有效地保留磁共振图像的解剖结构，基于偏微分方程的图像降噪方法提高了磁共振图像降噪效果。基于线性最小均方误差估计的图像降噪方法改进了各向异性扩散滤波器。随后，修正的各向异性扩散滤波器被提出用于去除信号的随机起伏和偏差。然而，这些方法通常去除细微结构特征以及造成边缘增强而引起图像统计分布的改变。

基于小波变换的滤波器也出现在磁共振图像降噪领域。进而，主成分分析或独立成分分析等其他变换域滤波法被提出用于消除磁共振图像噪声。这些变换域滤波器大多采用变换-阈值-逆变换的准则，但是他们可能造成误判从而导致图像特征失真。

近年来，非局部均值方法挖掘自然图像空间模式的自相似性冗余来减小噪声，并同时尽量不影响图像的原始结构。随后，非局部均值的改进方法开始用于磁共振图像降噪并表现出较好的降噪效果，通常超过了其他经典方法，例如各向异性扩散滤波器、总体变分法和基于小波变换的降噪方法。另一种常用的降噪方法是核回归法，利用二阶泰勒展开寻找随机变量关于局部邻域的条件期望。随后，基于核回归的特征提取被提出用于三维磁共振图像降噪，并在很多情况下超过现有最先进的方法，例如，传统非局部均值滤波器、无偏非局部均值滤波器和自适应分块非局部均值滤波器。然而，这些方法存在对噪声敏感的有偏估计误差。

综上所述，现有技术中，针对磁共振图像设计的降噪方法通常存在不能有效地去除噪声并且在一定程度上破坏了解剖结构的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图像去噪处理方法及装置，用以解决现有技术中存在针对磁共振图像设计的降噪方法通常不能有效地去除噪声的问题。

本发明实施例提供一种图像去噪处理方法，包括：

对获取的核磁共振图像进行方差稳定变换，得到带有高斯分布噪声的变换数据；其中，所述获取的核磁共振图像带有莱斯分布噪声；

通过低秩逼近对所述带有高斯分布噪声的变换数据进行估计，得到重构估计的参考图像，包括：获取所述带有高斯分布噪声的变换数据，对所述变换数据中每个数据点和以所述数据点为中心的数据块，利用块匹配方法在所述变换数据的空间域上搜索n个相似数据块，将搜索到的n个相似数据块集合转换为矩阵，其中，n为大于零的正整数；

通过下列公式对所述矩阵进行低秩逼近：