基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究的中期报告.docx

基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究的中期报告
第一部分：研究背景
随着计算机技术和医学成像技术的发展，CT图像在医学影像学中的地位越来越重要。但是，由于影像采集过程中的噪声等因素，CT图像中存在许多噪声和伪影。这些噪声和伪影会影响诊断结果的准确性，因此去噪和增强成为了CT图像处理中的重要问题。
在图像处理领域，小波变换被广泛应用于去噪和增强处理。小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解为不同频率段的子带，可以很好地应用于图像去噪和增强。同时，小波包变换是小波变换的进一步扩展，可以进一步提高去噪和增强的效果。
因此，本研究将基于小波和小波包分析，对CT图像进行去噪和增强处理。
第二部分：研究内容
本研究拟采用以下步骤对CT图像进行去噪和增强处理：
1.数据预处理：对CT图像进行预处理，包括去除噪声和伪影等。
2.小波变换：对预处理后的CT图像进行小波变换，将信号分解为不同频率段的子带。
3.阈值处理：对每个子带进行阈值处理，去除小于设定阈值的噪声。
4.重构：将去噪后的子带进行重构，得到去噪后的图像。
5.小波包变换：对去噪后的图像进行小波包变换，进一步提高去噪和增强的效果。
6.阈值处理：对小波包系数进行阈值处理，去除小于设定阈值的噪声。
7.重构：将去噪后的小波包系数进行重构，得到增强后的图像。
第三部分：预期成果
本研究预期通过基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究，得到以下成果：
1.建立基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强方法。
2.验证所提出的方法的去噪和增强效果，并进行结果评估和对比分析。
3.提出一种可靠的、高效的CT图像去噪和增强方案，可应用于实际医学影像学中。