基于小波多分辨率分析的圖像重建算法研究.pdf

1、該文首先對小波理論在二維圖像重建應(yīng)用的最新研究進行分析,著重研究了了小波理論在濾波反投影算法中的具體算法,分別從一維小波變換和二維小波變換進行了探討.發(fā)現(xiàn)大多數(shù)小波重建算法都沒有對圖像的噪聲進行處理,基于此,提出了對基于可分離MRA的小波去噪重建算法,融入了基于小波的閥值化去噪算法.這種算法具有局部重建特性,從而降低了X射線的輻射劑量和算法的運行時間,在保證和傳統(tǒng)的濾波反投影法具有基本相同的圖像重建質(zhì)量的條件下還具有一定的去噪性能.然后

2、,該文提出了一種基于不可分離MRA的小波重建算法和不可分離MRA的小波去噪重建算法.研究人員在重建過程中利用二維小波變換時,通常對二維圖像進行行和列的依次濾波,即將二維信號假定為關(guān)于自變量x和y是可分離,而實際二維信號大多時不宜分開處理的.二維圖像應(yīng)該被看作是一個區(qū)域而不是行和列,所以用二維變換來處理二維圖像的方式更合適.基于不可分離MRA的小波算法將投影數(shù)據(jù)進行二維濾波,其二通道的小波分解直接得到小波的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù),這些系數(shù)再經(jīng)

3、過逆小波變換就得到了最終的重建圖像.在分解抽樣中,使用梅花五點式的抽樣方法,這種對角線方式的取樣方法更符合人類視覺.對算法進行仿真實驗,其結(jié)果不但具有基于可分離MRA的小波重建算法基本相同的局部重建特性,重建質(zhì)量和運算速度都優(yōu)于后者.然后我們在算法中加入了基于小波的閥值化去噪算法,小波系數(shù)在經(jīng)過基于小波的閥值化去噪處理后重構(gòu)圖像.這樣算法不僅具有較好的局部重建特性、更好的重建質(zhì)量,還具有一定的去噪功能.經(jīng)過理論分析和數(shù)值仿真,該文提出的