基于小波变换的磁共振图像自适应去噪方法

摘要

磁共振(MR)图像由于快速成像的需要,常常表现出高分辨率,低信噪比(SNR),并且在MR幅值图像中噪声与信号密切相关,呈Rician分布,但是目前许多去噪算法常用Gaussian噪声分布加以近似,会造成偏差.本文针对MR图像噪声特点,提出了一种基于小波多尺度变换的MR图像自适应去噪算法,在滤除噪声的同时,有效地保存边缘.通过快速小波多尺度变换,在每一个尺度,我们将与噪声和边缘相关的系数分别进行建模估计,获得各自以及整体的概率分布函数,并采用最大似然估计求出相应参数值.然后通过Bayss后验概率公式,获得相应萎缩函数,在此基础上进一步结合边缘和噪声系数在空间与尺度连续性方面的特点,对萎缩函数加以改进,使之能更好的区分边缘点和噪声点.试验结果显示,该方法充分考虑了MR图像噪声分布的特点,能够有效去除噪声,提高信噪比,是一种比较有效的方法.