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眼底OCT图像降噪及边缘检测算法研究

作　者: 刘涛
导　师: 廖庆敏
学　校: 清华大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 光学相干层析 小波分解与重建 多尺度主动轮廓模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 118次
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内容摘要


探测和成像技术的不断发展使得医学成像手段越来越丰富,光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography,OCT)就是其中之一。眼科成像是OCT技术应用的代表性领域,针对眼科疾病检查的OCT设备已经得到广泛应用。为了提高OCT仪的智能化程度,保证临床诊断的准确性,OCT图像的智能化处理软件成为眼科OCT成像设备必不可少的一部分。本文将对眼底OCT图像处理的关键技术进行研究与讨论,主要包括图像的降噪和轮廓信息的提取。文中首先分析了眼底OCT图像的噪声特点以及一些经典图像复原算法的性能,并据此提出了一种基于小波分解与重建的OCT图像降噪算法。算法利用了经小波分解后的小波系数之间的空域相关性,通过计算每一小波系数为“信号系数”的概率来确定其压制因数,并针对不同噪声状况的图像设计了三种对小波系数的压制策略,进而实现了图像噪声能量的消减和信号能量的保留。对比实验的结果证明,文中算法对眼底OCT图像的噪声具有良好的压制效果,可以有效提高图像的信噪比和对比度。眼底OCT图像的轮廓检测是本文着重介绍的另一方面内容。通过分析图像的轮廓特点和各种轮廓提取算法的性能,本文设计了基于多尺度主动轮廓模型(Multi-Scale Active Contour Model)的图像边缘检测算法。算法利用梯度算子的方向特性和统计精化的手段得到了演化曲线的初始轮廓,并针对眼底OCT图像的轮廓特点设计了具体的能量函数,尤其是在能量函数的外部能量项中加入了距离斥力,这有效避免了两条演化曲线的重叠或相交,大大提高了检测结果的准确性。最后,文中通过人工标记的手段获得了图像轮廓的参考标准,结果显示,算法的总体检测性能良好,对噪声和图像轮廓上的“毛刺”有很强的鲁棒性,检测精度已经达到了临床应用的要求。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 引言  8-16
  1.1 课题目的和意义  8-10
  1.2 课题研究背景  10-15
    1.2.1 OCT 的发展历程  10
    1.2.2 时域OCT 系统的结构和成像原理  10-12
    1.2.3 时域OCT 的性能参数  12-13
    1.2.4 眼底OCT 图像处理的主要问题及难点  13-15
  1.3 论文结构安排  15-16
第2章 眼底OCT 图像的降噪及增强  16-36
  2.1 眼底OCT 图像的噪声分析  16-18
    2.1.1 电路噪声  16-17
    2.1.2 扫描噪声  17
    2.1.3 散斑噪声  17-18
  2.2 常用的图像复原方法  18-24
    2.2.1 空间域滤波  18-19
    2.2.2 维纳滤波器  19
    2.2.3 解卷积  19-20
    2.2.4 小波分解与重建  20-24
  2.3 基于小波方法的眼底OCT 图像复原算法  24-31
    2.3.1 小波方法在眼底OCT 图像降噪上的优势  24-25
    2.3.2 小波分解  25-27
    2.3.3 小波系数处理  27-31
    2.3.4 小波重建  31
  2.4 实验结果分析与讨论  31-35
  2.5 本章小结  35-36
第3章 眼底OCT 图像的边缘检测  36-54
  3.1 眼底OCT 图像的轮廓特性  36-37
    3.1.1 黄斑图像的轮廓特性  37
    3.1.2 视神经层图像的轮廓特性  37
  3.2 常用的图像边缘检测方法  37-41
    3.2.1 梯度算子法  37-39
    3.2.2 Canny 边缘检测  39-41
    3.2.3 小波边缘检测方法  41
  3.3 主动轮廓模型  41-44
    3.3.1 Snake 的数学模型  42
    3.3.2 Snake 的数值实现  42-43
    3.3.3 Snake 模型的改进算法  43-44
  3.4 基于多尺度Snake 的眼底OCT 图像边缘检测算法  44-48
    3.4.1 多尺度Snake 的原理  44-45
    3.4.2 基于多尺度Snake 的边缘检测算法的实现  45-48
  3.5 实验结果分析与讨论  48-53
    3.5.1 多尺度Snake 与经典Snake 的性能对比  48-49
    3.5.2 黄斑图像的检测性能  49-51
    3.5.3 视神经图像的检测性能  51-53
  3.6 本章小结  53-54
第4章 结论  54-56
参考文献  56-58
致谢  58-59
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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