基于Contourlet变换的光学相干断层成像心管图像图像降噪算法。

光学相干断层扫描(OCT)成为生物医学领域中越来越重要的成像技术。 但是,OCT的应用受到普遍存在的噪声的限制。 在这项研究中,OCT心管图像的噪声首先根据局部统计量(即,某些平坦区域的平均值与标准偏差之间的线性关系)被验证为可乘的。 在对数域中评估噪声的方差。 基于这些,构造联合概率密度函数以考虑对数变换图像在轮廓波域中的方向间相关性。 然后,导出二元收缩函数以通过最大后验估计来对图像进行降噪。 通过主观评估和客观指标对系统图像,OCT心管图像和其他OCT组织图像进行了系统的比较实验。 基于去噪结果和所提算法相对于小波算法的优势程度,对实验结果进行了分析。 结果表明,所提出的算法提高了信噪比,同时保留了边缘并在包含多方向信息的图像(如OCT心管图像)上具有更大的优势。