[发明专利]基于优化的非局部均值的医学图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于优化的非局部均值医学图像去噪方法，其特征是它包括以下步骤：

步骤一、针对待处理图像，确定邻域搜索范围和搜索参数；

步骤二、计算当前像素点的邻域范围内所有像素与当前像素的相似度，得到邻域高斯权重矩阵；

步骤三、根据邻域高斯权重矩阵计算当前像素点的滤波结果，限定滤波结果在有效地图像范围内；

步骤四、重复步骤二和步骤三，完成对整幅图像的遍历，得到去噪结果图并输出。

2.根据权利要求1所述的基于优化的非局部均值医学图像去噪方法，其特征是步骤一具体为：

步骤101：获取待处理图像的直方图，调节控制系统a，计算无效像素区域和获取待处理图像直方图中的最小有效像素值k1和最大有效像素值k2；

其中：i是直方图灰阶序号，k1是直方图有效像素计算起始位置即最小有效像素值k1，k2是直方图有效像素计算结束位置即最大有效像素值k2，h是直方图数组，a是判断系数，0＜a＜1，n是直方图灰阶的最大值；

步骤102：根据待处理图像的直方图，去除无效像素区域，获取邻域搜索的范围；

步骤103：设定邻域搜索窗宽的宽度S和计算邻域窗宽宽度C。

3.根据权利要求1基于优化的非局部均值医学图像去噪方法，其特征是所述的步骤二具体为：

步骤201：遍历图像中所有像素点，在当前像素p上，按照所述的邻域搜索窗宽S遍历以p为中心的S X S邻域；

步骤202：对前述S X S邻域中的每个搜索点q，取其C X C大小的邻域Nq，同时取以p为中心C X C大小的邻域Np，计算Np与Nq的相似度，得到搜索点q的高斯权重矩阵，计算公式为：

其中：d代表距离运算，d(N_P,N_q)＝|f(N_p)-f(N_q)|，f(N_p)是邻域Np内各点的像素值，f(N_q)是邻域Nq内各点的像素值，h是滤波层度系数；

步骤203：对W进行归一化处理。

4.根据权利要求3基于优化的非局部均值医学图像去噪方法，其特征是所述的归一化处理计算公式为：

其中，

5.根据权利要求1基于优化的非局部均值医学图像去噪方法，其特征是所述的步骤三具体为：

步骤301：根据邻域高斯权重矩阵，计算当前像素p的滤波结果NLM(f(p))，：

NLM(f(p))＝∑_qW(N_P,N_q)f(q) 公式4

其中：NLM为非局部均值函数，f(q)代表当前像素p的S X S邻域中各搜索点q的像素值；

步骤302：对滤波结果进行归一化处理，防止像素值溢出。