數字濾波技術在醫學圖像去噪中的應用

摘要：針對數字濾波技術，對其在醫學圖像去噪中的應用問題進行闡述。先分析了圖像噪聲的相關信息，包括圖像噪聲的含義、圖像噪聲的分類等；再對數字濾波技術進行分析和闡述；最后結合實驗，對數字濾波在醫學圖像去噪中的應用方法進行分析，以進一步加深相關人員對數字濾波技術的認識，為全面強化醫學圖像去噪水平奠定基礎。

關鍵詞：數字濾波技術 醫學圖像去噪 應用

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）10-0115-02

在醫院醫療工作中，醫學影像技術是現代醫學中的重要組成部分，醫學影像技術水平對醫院醫療工作的開展情況產生重要影響，這就要求相關人員在工作中，能密切關注有關醫學圖像質量問題，為提高醫療工作水平奠定基礎。醫學圖像噪聲一直是影響圖像質量的重要因素，這就要求相關人員在處理醫學圖像中，能積極采用先進的技術，以進一步提高醫學圖像質量。本文將以此為背景，對數字濾波技術在醫學圖像去噪中的應用方法進行研究。

1 醫學圖像與圖像噪音研究

1.1醫學成像噪音的含義與分類

在有關醫學成像噪音問題的研究中，可以從以下兩方面對其進行分析，一方面以人的感官角度為核心，在充分了解人感官特征的基礎上，強調了圖像噪音是影響人感覺器官所造成的影響，最終導致對圖像化的判斷出現誤差；另一方面主要是從數學角度進行分析，這種方法將圖像信息定義為空間函數f，則圖像噪聲就是會使該圖像退化的因素，就是受噪音的影響圖像退化為f，其表達關系式為：

在上述關系式（1）中，n代表噪音系數。

按照噪音產物的物理因素進行劃分后，可以對其做進一步劃分，如表1所示。

1.2 典型醫學圖像噪音分析

（1）超聲圖像噪聲。超亨圖像噪聲的產生主要受到超聲波的脈沖回波原理影響，在超聲波在人體體內進行傳播時，其在人體內的不同組織所產生不同的折射與反射，最終導致出現不同強度的回波信號，并且在收集這些回波信號后，能轉化為不同強度的電信號參數，最后在顯示電路的作用下成為灰度不同的圖像信號。同時在超聲成像過程中，由于散斑噪聲廣泛存在，這些都會對成像產生不良影響。這是因為在醫學成像過程中超聲波會相互作用、干涉，導致散斑噪聲現象無法得到徹底的控制。同時，超聲成像的噪音還與成像組織表面粗糙程度存在密切關系，表面越粗糙，成像噪音現象越明顯。

（2）磁共振圖像噪聲。磁共振成像技術充分利用了磁共振的原理，通過構建一個磁場，并持續向人體內施加交變頻電磁波，在這種情況下，被探查的質子將會發振，并在振動的同時持續性的傳播共振信息信號，并接收線圈電動勢資料。人體部位不同，所產生的質子共振頻率也存在明顯差異。從物理學角度來看，常見的磁共振圖像主要包括隨機噪聲與噪聲。其中隨機噪音主要產生于線圈電容器的阻抗效應，受高頻電磁影響，物體表面將會出現不規則的感應電流，并對電磁波強度造成影響，導致出現噪音。而熱噪音主要來源與電子熱運動，受接收線圈電阻、城鄉物體電阻等因素影響，隨著運動深入，其產生的噪聲也會越來越明顯。

2 數字濾波技術研究

2.1 數字濾波技術原理

一個數字系統用系統函數的表達方法為：

在上述關系式（2）中，代表輸入；代表輸入；、代表多項系數。

從上述關系式（2）中可以看出，該系統是先將輸入序列以特定的運算方法轉變為輸出序列。而數字濾波技術就是根據這一原理發展而來的。因此可以判斷，在一般的工作狀態下，數字濾波器所需要的基本運算單元主要包括單位延時、乘法器、加法器等。

在一般情況下，數字濾波技術主要的實現方法包括無限沖激響應與有限沖激響應，兩種過濾器之間的比較：（1）在相同的技術條件下，無限沖激響應濾波器由于存在對輸入的反饋，因此可用比有限沖激響應濾波器較少的階數來滿足指標要求。這種方法的經濟性較好，因此也能得到相關人員的認可。（2）有限沖激響應濾波器由于沖激相應時間是有限的，因此能用于快速FFT，這種方法的運算速度進一步提高，而無限沖激響應則無法達到這種要求。

2.2 具體技術研究

2.2.1 小波變換對圖像去噪的基本原理

根據小波變化技術的實際情況來看，其對圖像去噪的方法可以分為兩種，主要體現在圖像信號與計算分析上。其中一方面專門處理圖像信號，在經過小波變化后，在不同規律特征的基礎上，信號所要展示的信息也存在明顯的差異；之后相關人員通過調整小波系數，在不同分辨率基礎上確定閥值門限，完成去噪。另一方法通過計算，以小波變化多邊形的特點，以大量的計算確定圖像恢復要求，再按照計算結果進行處理。一般在小波技術進行圖像去噪處理中，其主要分為三個步驟：

（1）對圖像進行二維離散小波變化，進而獲取不同狀態下的小波系數，包括、、。（2）分析小波系數，并進行相應的調整；也可以根據具體的使用要求，對其進行傳統的處理。（3）對圖像進行小波逆變，最后獲得想要的圖像信息。

2.2.2 小波變換對圖像去噪的基本方法

按照上文分析的相關內容，在采用小波變換技術過程中，需要進一步修正小波系數，確保其工作效果能達到預期，以下就是基于小波變換的一些常用方法：

（1）小波系數閥值化處理方法。該方法的核心思想，依靠閥值將小波系數進行劃分，包括信息點、受噪聲污染點等，再濾除代表噪聲點的小波系數后，對剩余小波技術進行研究，并重建小波圖像后，確定去噪結果。（2）統計性去噪法。小波系數統計性去噪法的關鍵點，就是立足于隨機過程，來闡述小波系數領域。在整個操作過程中，需要先構建隨機場模型，并在該模型中充分考慮到小波系數的統計特點，以及影響小波操作的相關要素，依靠工作人員的經驗等，不斷修正、選取小波系統。（3）小波變換的正則化去噪法。基于小波變換的正則化去噪法將圖像降質過程看作是一個線性不變系統，其關系式為：

在該關系式（3），H代表線性時不變的低通濾波器；n代表噪音參數。在具體操作中，主要按照上述關系式，對整個系統進行表波變化，并將其空域上的正則化處理方法完全應用到小波頻域上，確保整個分析過程的完整性。但在操作過程中需要注意的時，在處理過程中，需要對各個自頻帶并行同時處理，最后統計處理結果，以小波逆變換的方法獲取去噪圖像參數。

3 應用分析

總體而言，數字濾波技術作為一種新型數字圖像技術已經在醫學圖像領域得到了廣泛的應用，這里僅列舉醫院具有代表性的影像設備進行分析。

CT、MRI等都屬于臨床上常見的影響設備，雖然成像原理存在差異，但卻使用著很多相同的數字成像技術，其中CT主要依靠X廣穿透被照物體，通過判斷X光的衰減情況，進而反算出被照物體的衰減系數，根據已知衰減系數特點，再根據對照重建出被照物體的解剖影像圖像。而MRI的主要結構成像主要檢測靜態磁場中外加射頻脈沖對人體內氫質子的影響，從而得到對應的MR信號，重建出對應的解剖圖像。上述兩種技術在應用數字濾波技術過程中，都可以參照小波變換技術的相關內容展開操作。由于小波系數閥值門限法的基本思想就是受噪聲污染圖像的小波系數有相當一部分模值很小或者趨近于0，意味著這些點所包含的信息量很小并且受到噪聲強烈的干擾。因此在應用中，可以通過閥值限定小波系數，最終來達到控制噪聲污染的目的。

以CT為例，在應用小波變換技術中，可以先根據CT影響的實際情況，將其轉換為若干層，并確定每一層的小波系數的最大值，然后任意選取一個百分數P，并保證P<1，使閥值的關系式變成，在經過這種處理后，相關人員只需要確定不同層次上的閥值百分比p的情況，就能有效處理圖像噪音問題。

4 結語

總體而言，醫學影像去噪技術對當前醫療工作產生重要影響，而數字濾波技術在醫學影像去噪中發揮著重要作用，這就要求相關人員在工作中，能提高對數字濾波技術的分析，了解相關技術的操作要點與注意事項，確保能為臨床工作提供穩定的醫學影像資料支撐，最終保證各項醫療工作的順利開展。

參考文獻

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收稿日期：2016-08-25

作者簡介：宋柏霖（1995—），男，遼寧大連人，本科，中國科學院深圳先進技術研究院實習生，研究方向：生物醫學電子學。