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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989141A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111235682.0(22)申请日2021.10.22(71)申请人赛诺威盛科技(北京)股份有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区康定街11号8幢1层(72)发明人王秀清(74)专利代理机构北京知果之信知识产权代理有限公司11541代理人高科李志刚(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/20(2006.01)G06T5/50(2006.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/41(2017.01)权利要求书3页说明书8页附图2页(54)发明名称CT头部图像降噪方法、装置及存储介质(57)摘要本发明提供一种CT头部图像降噪方法、装置及存储介质,包括:对接收到的CT头部图滤波处理得到第一图像;按照预设的聚类算法对所述第一图像分割处理得到第二图像,所述第二图像被分割为多个预设种类的区域;获取所述第二图像中每个预设种类的区域,为每个预设种类的区域配置权重值;对CT头部图进行归一化处理得到第三图像,基于迭代降噪模型和配置权重值对所述第三图像噪处理得到第四图像;将所述第四图像的像素点的灰度值还原至降噪前的像素点灰度值的范围得到第五图像;将所述第五图像和CT头部图进行纹理融合得到目标图像。本发明提供的技术方案,在降低图像噪声的同时,提升了图像的对比度,提高了CT图像的质量,实用性较强。CN113989141ACN113989141A权利要求书1/3页1.一种CT头部图像降噪方法,其特征在于,包括:对接收到的CT头部图滤波处理得到第一图像;按照预设的聚类算法对所述第一图像分割处理得到第二图像,所述第二图像被分割为多个预设种类的区域;获取所述第二图像中每个预设种类的区域,为每个预设种类的区域配置权重值;对CT头部图进行归一化处理得到第三图像,基于迭代降噪模型和配置权重值对所述第三图像噪处理得到第四图像;将所述第四图像的像素点的灰度值还原至降噪前的像素点灰度值的范围得到第五图像;将所述第五图像和CT头部图进行纹理融合得到目标图像。2.根据权利要求1所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,按照预设的聚类算法对所述第一图像分割处理得到第二图像包括:获取初始化聚类数量,通过以下公式对第二图像中的像素点处理得到每类像素点的归属度,其中,Cj为聚类中心,所述聚类中心为包括多个像素点的值,xi为第一图像的第i个像素点的灰度值,uij为第i个像素对第j类的归属度,N为第一图像中所有的像素点的总数值;接收正确的聚类中心,通过以下公式对归属度更新,包括,其中,cm为输入的聚类中心;根据所述聚类中心对所有的像素点进行归类形成多个分割的区域。3.根据权利要求1所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,获取所述第二图像中每个预设种类的区域,为每个预设种类的区域配置权重值包括:预先设置权重配置接口,通过以下公式对接收到的配置权重进行处理,其中,μ(i,j)为配置权重,0<μ1、μ2、μ3以及μ4≤1,I2(i,j)为图像滤波后第i行j列像素点的灰度值。4.根据权利要求3所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,对CT头部图进行归一化处理得到第三图像包括:通过以下公式计算对CT头部图进行归一化处理得到第三图像中每个像素点的像素值,I3(i,j)=(I0(i,j)‑min(I0))/(max(I0)‑min(I0))2CN113989141A权利要求书2/3页其中,I3(i,j)为第三图像中第i行,第j个列像素点的归一化后的灰度值,I0(i,j)为CT头部图中第i行,第j个列像素点的灰度值,min(I0)为CT头部图中的最小灰度值,max(I0)为CT头部图中的最大灰度值。5.根据权利要求4所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,基于迭代降噪模型和配置权重值对所述第三图像噪处理得到第四图像包括:将所述配置权重值作为降噪参数输入至迭代降噪模型中;迭代降噪模型基于偏微分方程和降噪参数对所述第三图像噪处理得到第四图像。6.根据权利要求5所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,迭代降噪模型基于偏微分方程和降噪参数对所述第三图像噪处理得到第四图像包括:初始化迭代参数,所述迭代参数至少包括归一化处理后的第三图像、初始化迭代步长、总迭代次数、常数以及融合权重参数;基于所述初始化迭代参数得到扩散系数;根据所述扩散系数对第三图像进行降噪更新得到第四图像。7.根据权利要求6所述的CT头部图像降噪方法,其特征在于,基于所述初始化迭代参数得到扩散系数包括:通过以下公式得到初始化迭代参数,其中,Cn(i,j)为第n次计算得到的扩散系数,un(i,j)为第三图像经过多次迭代后得到的第四图像,K为常