[发明专利]一种基于系数分类的CBCT图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于系数分类的CBCT图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、对一幅CBCT图像做二进小波变换，得到不同尺度下的水平子带和竖直子带；

步骤二、对各尺度下的水平子带和竖直子带做系数分类，分为规则系数和不规则系数；

步骤三、用噪声方差估计公式做逐层方差估计；

步骤四、根据系数类型使用不同参数的维纳滤波做小波域去噪处理；

步骤五、进行小波逆变换，得到去噪后的CBCT图像。

2.根据权利要求1所述的基于系数分类的CBCT图像去噪方法，其特征在于：所述步骤一中，将CBCT图像用二进离散小波变换做四层分解,得到概貌子带S4和一系列细节子带{W1jf(x,y),W2jf(x,y)}j=1,2,3,4，选择二次B样条作为小波分解和重构的母函数；

所述步骤二中，将最低层细节子带系数都标记为不规则系数，对其余三层细节子带上的每一点(x,y),计算出Njf(x,y)，然后将系数分类标记为规则系数或不规则系数。

3.根据权利要求1所述的基于系数分类的CBCT图像去噪方法，其特征在于：所述步骤四中，维纳滤波窗口的尺寸与子带类型相对应，且维纳滤波窗口的尺寸随着二进小波变换尺度增大而增大。