一种基于投影序列数据相似性的图像去噪方法

摘要

本发明的一种针对CBCT的图像去噪方法，涉及辐射成像技术领域。针对CBCT投影数据中每一个待去噪像素点及其邻域，根据投影数据的数据冗余性，在相邻的几幅投影数据中寻找与之相似的区域（相似性通过结构相似指数SSIM进行计算和判定），利用这些相似区域的数据对待去噪像素点进行加权平均计算，从而有效地降低投影数据噪声。降噪过程结束之后再进行三维重建得到体数据。该方法最大的特点是利用了CBCT投影序列中临近投影数据的高度相似性和数据冗余，与传统的图像去噪方法相比可以达到更好的去噪效果，有效提升重建图像的信噪比，并最大限度地保持了图像边缘和细节信息。同时，该序列图像去噪思路同样适用于可见光成像领域，如视频去噪等领域。

主权项

一种基于投影序列数据相似性的图像去噪方法，用于CBCT图像的去噪处理，其中包括如下步骤：从CBCT投影序列中选取一幅待去噪投影数据P_i；选取与该待去噪投影数据左右相邻的2N幅投影数据P_i‑N……P_i+N；选取合适的投影数据集后，开始对于待去噪投影P_i进行逐像素点去噪处理；选取待去噪投影P_i中的一个像素点x；选取以x为中心的大小为n×n的图像块v(x)，在v(x)附近选取大小为m×m的搜索区域；在搜索区域中逐块进行搜索，通过计算块相似性寻找与v(x)相似的结构图像块；给定一阈值，作为相似性判断的标准，如果计算得到的相似性大于所给定的阈值，则认为两个图像块相似；基于上述结果，寻找到的所有相似图像块及其在相邻投影图像P_i‑N……P_i+N同样位置区域的数据用来对于P_i进行去噪处理；对选定投影集合P_i‑N……P_i+N中所有的相似区域进行加权平均计算,将选定投影集合P_i‑N……P_i+N中所有的相似区域记作S，并按下述公式进行加权计算：$P^{\prime }\left(x\right)=\frac{1}{C\left(x\right)}\underset{y\in S}{\Sigma }w(x,y)v\left(y\right)$其中,y是所有搜索到的相似区域中含噪图像中的像素点，w(x,y)是权重函数，C(x)是权重归一化因子,P'(x)是选定投影集合P_i‑N……P_i+N中所有的相似区域的加权平均计算结果；对所有的投影数据都进行相同的图像去噪处理，得到去噪后的投影数据集,并进行CBCT重建，从而可以得到去噪后的CBCT三维体数据。