專利名稱：基于自適應(yīng)雙邊濾波的oct圖像散斑噪聲減小算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)雙邊濾波的OCT圖像散斑噪聲減小算法，屬于OCT圖像處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
光學(xué)相干層析成像(Optical Coherence Tomography, OCT)是近年發(fā)展起來(lái)的寬帶光掃描層析成像技術(shù)，利用寬帶光源的低相干性來(lái)實(shí)現(xiàn)高分辨率、非侵入的光學(xué)層析成像。對(duì)OCT技術(shù)的探索始于20世紀(jì)80年代末，1988年A. F. Fercher等將低相干干涉儀用于眼內(nèi)測(cè)量。1991年D. Huang等提出OCT概念，并以此技術(shù)得到了視網(wǎng)膜圖像。隨后各地的研究小組在提高圖像分辨率和信噪比等方面對(duì)OCT技術(shù)進(jìn)行了許多卓有成效的研究。目前，OCT技術(shù)的分辨率一般可以達(dá)到十幾微米，最高可達(dá)幾微米。OCT作為一種干涉成像方法,只有與參考光的光程差在相干長(zhǎng)度L。范圍以內(nèi)的散射光才能與參考光發(fā)生干涉成為OCT圖像信號(hào)，而OCT圖像的散斑也是由這些符合條件的散射光互相干形成，各相干光之間的相位差CP =k* A Z=2tt A/ A其中k為常數(shù)，Az=
u m,入C1為光源的中心波長(zhǎng)，n為折射率。OCT成像時(shí)，相位差在(TnII之間變化，光電探測(cè)面上會(huì)有相當(dāng)數(shù)量的具有nil X ^光程差的相干散射光束同時(shí)到達(dá)，產(chǎn)生高斯包絡(luò)的具有nil相位差的交變信號(hào)，它們彼此相干疊加形成了散斑。OCT技術(shù)作為一種光學(xué)干涉成像技術(shù)，在成像過(guò)程中利用了光波的干涉性質(zhì)，從而不可避免地引入了圖像的散斑噪聲。散斑噪聲極大地限制了 OCT圖像的分辨率和信噪比的提高，使OCT在生物醫(yī)學(xué)圖像中確定組織形態(tài)細(xì)節(jié)特征時(shí)難度提高，因此如何減小散斑噪聲是OCT成像領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。目前針對(duì)OCT圖像散斑噪聲的減小算法主要有去卷積算法、Wiener濾波算法、小波去噪等，這些典型算法雖然減小了散斑噪聲，但同時(shí)也犧牲了圖像中的邊緣信息，使得OCT圖像組織邊緣形態(tài)模糊，對(duì)于生物醫(yī)學(xué)病理診斷極為不利。雙邊濾波(Bilateral filtering)是基于Gauss濾波方法提出的,主要針對(duì)Gauss濾波中將Gauss權(quán)系數(shù)直接與圖像信息作卷積運(yùn)算進(jìn)行圖像濾波的原理，這樣就在濾波的同時(shí)考慮到圖像信息中的圖像邊緣信息，使圖像在正常Gauss濾波后很模糊的邊緣信息得以保持清晰。對(duì)于雙邊濾波，可用如下公式表示。
t昨V]沖-d(Y [A-] =丨=_N ..-
WAl)
i=—N式中X為原圖像，Y[K]為濾波后的輸出圖像，ff[k, i]為濾波器的權(quán)系數(shù)。進(jìn)行雙邊濾波時(shí)，W[k, i]滿足下式。ff[k, i] = exp[-| d([k], [k~i]) |2/2 o 2](2)假設(shè)圖像的灰度分布因子為Oy幾何分布因子為O d，對(duì)于式，當(dāng)0=1時(shí)，1[1^，;[]表不為。
權(quán)利要求
1.一種基于自適應(yīng)雙邊濾波的OCT圖像散斑噪聲減小算法，其特征在于，包括如下步驟 步驟(I):建立原始OCT圖像的散斑噪聲模型如下式所示 I (x, y) = S(x,y) · N(x, y) 其中，(x，y)定義為OCT圖像中像素點(diǎn)的位置,χ定義為橫軸，y定義為縱軸，I(x,y)定義為原始OCT圖像，N(x,y)定義為散斑噪聲模型，S(x,y)定義為去除散斑噪聲后的有效圖像信息模型； 將上式中的原始OCT圖像的散斑噪聲模型轉(zhuǎn)換成加的形式，等式兩邊取對(duì)數(shù)，得到如下公式 ln(Ix’y) = ln(Sx,y · Nx’y) = In (Sx’y)+In (Nx’y)，令 I°=ln (Ix，y)，S0=In (Sx；y)，N0=In (Nx；y)，即得到 I。= S°+N° ； 原始OCT圖像的局部散斑噪聲模型即可表示為N° = I°_S°，至此完成對(duì)OCT圖像散斑噪聲模型的建立，以便接下來(lái)進(jìn)一步去噪分析； 步驟(2):依據(jù)瑞利準(zhǔn)則，將原始OCT圖像的散斑噪聲模型作為變量，構(gòu)建如下所示的空間函數(shù)
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)雙邊濾波的OCT圖像散斑噪聲減小算法，建立原始OCT圖像的散斑噪聲模型，依據(jù)瑞利準(zhǔn)則，將原始OCT圖像的散斑噪聲模型作為變量，構(gòu)建空間函數(shù)，并通過(guò)分析空間函數(shù)的特性，推導(dǎo)出空間函數(shù)F對(duì)濾波權(quán)系數(shù)W[k,i]進(jìn)行自適應(yīng)修正的方法公式。本發(fā)明所設(shè)計(jì)的基于自適應(yīng)雙邊濾波的OCT圖像散斑噪聲減小算法能夠?qū)崿F(xiàn)減小OCT圖像散斑噪聲、減小圖像均方誤差并提高峰值信噪比，同時(shí)極大程度地保持圖像的邊緣信息，提高邊緣對(duì)比度，獲得更清晰的圖像邊緣細(xì)節(jié)。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102800064SQ20121024254
公開(kāi)日2012年11月28日 申請(qǐng)日期2012年7月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月12日
發(fā)明者朱永凱, 崇博, 楊初, 李小偉 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué)