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CT图像投影滤波重建










医学图像处理实验报告

CT 图像投影域加噪与滤波去噪

中南大学生物医学工程系 生物医学工程 1101 班 指导老师:喻罡 文勋喆、苏猛、龚书滔、王正果

2014 年 4 月 27 日

1.

实验目的
A.熟悉 CT 图像重建原理; B.对比几种重建图像方法,掌握反投影重建法; C.在投影域加噪声,熟悉去噪算法。

2. 实验原理
根据著名的 Radon 变换,能到体膜在不同角度的

3. 实验平台
Windows 7 操作系统 Matlab 2013b 软件

4. 实验步骤
a. b. c. d. e. 构造体膜 Radon 变换,加上高斯噪声 利用算法进行去噪声 iRadon 变换得到去噪后的图像 得到结果,提出结论

5. 实验结果

A. 体膜图像
I=phantom(256);

B. Radon 变换
theta=0:179; [R]=radon(I,theta)

C. 图像加噪处理
MatLab 加噪函数: 高斯噪声: J1=10*imnoise(1.5e-2*R,'gaussian',0,0.003);

椒盐噪声:

J2=10*imnoise(1.5e-2*R,'salt & pepper',0.03);

随机噪声:

Jr=5*randn(size(R));

D. 投影域去噪滤波
MatLab滤波函数:
高斯滤波器: Lg=fspecial('gaussian'); L1=imfilter(J,Lg)

自适应维纳滤波器:

L2=wiener2(J,[3 3]);

中值滤波器:

L3=medfilt2(J);

均值平滑滤波:

LL=fspecial('average'); L4imfilter(J,LL);

E. 图像反投影重建

Reimage=iradon(L,[0:179],'linear','Shepp-Logan');

6. 结论分析
A. 在投影域里的加入各种噪声,如高斯噪声,椒盐噪声等,它们都比较大程度的影响 了重建图像的质量,因此需要除噪声。 B. 除噪声既能在重建图上进行,也能在投影图上进行。此次试验在投影图上进行,及 时去除噪声,以免噪声信号进入重建环节而使图像质量变差。这样使图像的除噪性 能更好。 C. 中值滤波和均值滤波能有效的去除噪声,但当随着噪声方差加大,噪声变大,效果 会变得不理想。 D. 加噪声函数 imnoise 会影响图像重建效果,如实验结果中可以看出,去除用 imnoise 函数写的噪声图像经过去噪再重建的效果不好,而用 randn 函数加上的随机高斯噪 声经过滤波在反投影重建图像时,效果明显好于前者。

附录
程序源代码:
I=phantom(256); theta=0:179; [R]=radon(I,theta); J1=10*imnoise(1.5e-2*R,'gaussian',0,0.003); J2=10*imnoise(1.5e-2*R,'salt & pepper',0.03); Jr=5*randn(size(R)); J3=R+Jr figure,imshow(R,[]) figure,imshow(J1,[]) figure,imshow(J2,[]) figure,imshow(J3,[]) Lg=fspecial('gaussian'); L1_1=imfilter(J1,Lg); L1_2=imfilter(J2,Lg); L1_3=imfilter(J3,Lg); figure,imshow(L1_1,[]),xlabel('???????¨?÷?????????ù'); figure,imshow(L1_2,[]),xlabel('???????¨?÷???·?????ù'); figure,imshow(L1_3,[]),xlabel('???????¨?÷?????ú???ù'); L2_1=wiener2(J1,[3 3]); L2_2=wiener2(J2,[3 3]); L2_3=wiener2(J3,[3 3]); figure,imshow(L2_1,[]),xlabel('???????¨?÷?????????ù'); figure,imshow(L2_2,[]),xlabel('???????¨?÷???·?????ù'); figure,imshow(L2_3,[]),xlabel('???????¨?÷?????ú???ù'); L3_1=medfilt2(J1); L3_2=medfilt2(J2); L3_3=medfilt2(J3); figure,imshow(L3_1,[]),xlabel('???????¨?÷?????????ù'); figure,imshow(L3_2,[]),xlabel('???????¨?÷???·?????ù'); figure,imshow(L3_3,[]),xlabel('???????¨?÷?????ú???ù'); LL=fspecial('average'); L4_1=imfilter(J1,LL); L4_2=imfilter(J2,LL); L4_3=imfilter(J3,LL); figure,imshow(L4_1,[]),xlabel('?ù?????????¨?????????ù'); figure,imshow(L4_2,[]),xlabel('?ù?????????¨???·?????ù');

figure,imshow(L4_3,[]),xlabel('?ù?????????¨?÷?????ú???ù'); Reimage_1=iradon(L1_3,[0:179],'linear','Shepp-Logan'); Reimage_2=iradon(L2_3,[0:179],'linear','Shepp-Logan'); Reimage_3=iradon(L3_3,[0:179],'linear','Shepp-Logan'); Reimage_4=iradon(L4_3,[0:179],'linear','Shepp-Logan'); figure,imshow(Reimage_1),xlabel('?????????ú???ù·????°???¨'); figure,imshow(Reimage_2),xlabel('?????????ú???ù·????°???¨'); figure,imshow(Reimage_3),xlabel('?????????ú???ù·????°???¨'); figure,imshow(Reimage_4),xlabel('?ù???????????ú???ù·????°???¨');


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