基于小波变换的医学图像噪声滤除方法的研究
目的:研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法,并比较不同小波函数的去噪效果。方法:提出了一种利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先,应用小波变换得到图像的局部模极值分布。然后,计算小渡变换的模极大值,根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限:当小渡变换的模极值大于等于阈值门限时,其对应的小波系数保持不变;当小渡变换的模极值小于阈值门限时,其对应的小渡系数通过软闽值法进行计算。最后.根据这两部分的小渡系数进行小波逆变换重构图像结果:所提出的方法能有效地滤除医学图像中的噪声,不同小波的噪声滤除效果有一定的差异结论:选择合适的小渡基函数来对图像进行小渡多尺度分解.可以得到比较完善的小渡阈值去噪算法.达到比较理想的去噪效果