基于改进阈值的MRI图像降噪

吕振亚 崔丽鸿

(北京化工大学 数理学院， 北京 100029)

引 言

图像的传输、储存和收集过程易受到外界各种有害噪声的干扰，从而影响图像的视觉质量，使之与原始图像之间产生较大的偏差。因此在对图像作进一步的分析之前，需要有关键的预处理步骤，如图像去噪、图像增强等[1]。磁共振成像(MRI)脑图像受外界影响产生的噪声主要为以加性噪声形式存在的高斯噪声，这些噪声具有随机性，且较难消除。为提高图像质量，研究者们提出了多种噪声消除方法。

小波变换具有局部时频变化和多分辨率的特征，去噪效果较好，因而得到广泛运用。其中最常见的是阈值去噪法，但由于硬阈值函数的不连续性以及软阈值函数存在恒定偏差，传统的阈值函数去噪并不能得到很好的效果。因此研究者们对传统阈值函数提出了一些改进。如邢国泉等[2]针对小于阈值的部分提出新的改进阈值函数对图像进行去噪，但由于大于阈值的部分直接保留原始信号，造成了较大偏差，从而影响去噪效果。杨铮等[3]和Yang等[4]针对大于阈值的部分提出新的改进阈值函数，分别用于轴承信号和伽马射线谱降噪，但改进阈值函数在小于阈值部分未能保留原始信号，使得去噪效果不太理想。陈竹安等[5]和葛佳悦等[6]针对传统阈值函数的不足对阈值两端整体作出改进，并将改进阈值函数分别用于遥感图像和信号的去噪，取得了较好的效果。

针对现有阈值函数在小波系数间依然存在恒定偏差的不足，本文提出一种改进的阈值函数去噪算法。……