基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法的制作方法

技术特征：

1.一种基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于，包括：

(1)以原始CT图像参考频率为基准，基于各向同性热扩散方程对原始CT图像做多尺度分解，将图像细节与噪声分解到小尺度子空间，而大范围图像背景分解到大尺度子空间；所述原始CT图像为由于成像剂量限制而含有噪声的CT图像；

(2)设定一个去噪强度系数，该系数用于控制多尺度分解过程；

(3)以各向异性热扩散方程或惩罚加权最小平方(PWLS)算法，对各尺度内CT图像去噪；去噪强度系数，同时控制尺度内去噪强度；

(4)对去噪后残余边缘进行平滑、增强与补偿，减少图像细节损失；

(5)对所有尺度去噪、增强、补偿后的CT图像依像素求和，得到最终合成CT图像，使得在CT图像去噪的同时，边缘信息保持良好。

2.根据权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于，所述步骤(1)各向同性热扩散方程如下：

其中x表示二维实空间中任意点；f(x)表示原始CT图像本身；各向同性热扩散方程可表达为式(1-1)，t表示时间，d表示热传导常数；式(1-1)结果等效于式(1-2)；符号表示二维卷积；G(x，σ²)为高斯卷积核。

3.根据权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于，所述步骤(1)多尺度分解过程如下：

(1-3) f_s(x)＝f(x，t_s)-f(x，t_s-1)，t_s＞t_s-1，t₀＝0，s＝1，2，…，S，

其中s表示尺度数，S表示尺度总数，t_s表示尺度s的对应扩散时间，t_s的设置依赖于原始CT图像参考频率f_r。

4.根据权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于设定一个去噪强度系数，用于控制多尺度分解过程，所述步骤(2)通过如下方法处理：

(2-1) d←rd。

5.如权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于，所述步骤(3)基于各向异性热扩散方程的去噪过程如下：

式(3-1)为各向异性热扩散方程的一般表达式，u(x，t)为图像u(x)在时间t的函数；在式(3-1)中，c_d(x，t)为各向异性热扩散系数；与·分别表示梯度和散度算子；c_d(x，t)可表达为式(3-2)，式(3-2)中对比参数λ定义为扩散强度，固定参数q＞1定义为扩散变换，u_σ(x，t)为CT图像u(x，t)以标准差σ为高斯内核的卷积；当c_d(x，t)确定时，u(x，t)可迭代地收敛。类似地，基于PWLS算法去噪，在此不再赘述。

6.如权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于设置去噪强度系数r，控制尺度内去噪强度，所述步骤(3)去噪强度系数r设置过程如下：

(3-3) c_d(x，t)←rc_d(x，t)

类似地，基于PWLS算法去噪将正则系数放大r倍。

7.如权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征 在于，所述步骤(4)通过如下过程进行增强与补偿：

(4-1)对各尺度去噪前后图像相减，得到残余图像；对残余图像做平滑、增强，然后反馈补偿到各尺度去噪后图像中去。

8.根据权利要求1所述的基于热扩散方程的多尺度CT图像去噪算法，其特征在于，所述步骤(5)通过如下整合处理。

(5-1)对各尺度处理后图像，依像素求和，得到最终合成图像。