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基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究的综述报告
小波分析是一种信号分析方法，可以分解信号并分析不同频率带中的信号特征。对于噪声干扰较严重的CT（ComputedTomography）图像，使用小波分析技术可以有效地去除噪声和增强图像质量。
然而，传统小波方法存在缺点，如对信号的分解和重构粒度难以控制、边缘效应等。因此，小波包分析技术应运而生。小波包分析完全保留了信号的信息，可以更加精细地分解信号，从而提高去噪和增强效果。
现有的小波与小波包分析技术在CT图像去噪和增强方面已取得较大进展。其中，一些研究结合了小波变换与其他信号处理技术，以进一步提高去噪和增强效果。以下是一些重要的研究成果。
1.小波去噪
小波去噪方法可以通过分解和重构CT图像，在分解过程中去除噪声，然后将分解后的图像重构成去噪后的图像。其中，经典小波去噪方法包括软阈值法、硬阈值法、中值滤波等。软硬阈值法是一种基于阈值的去噪方法，可以去除噪声，但可能造成信号的失真。中值滤波法可以在去除噪声的同时，保持信号的边缘信息不受影响。这些方法已被广泛用于CT图像的去噪处理。
2.小波包增强
小波包分析可以精细地分解图像信号，因此在图像增强方面具有很好的应用前景。一些研究利用小波包变换对CT图像进行增强。例如，Y.C.Liu等人提出了一种改进的小波包变换方法，可以提高图像的对比度，保留更多的细节信息。该方法在增强肺部结节方面有很好的应用效果。
3.小波多尺度分析
小波多尺度分析也是一种常用的图像处理方法，可以通过不同尺度下的小波分解提取图像不同的特征信息。一些研究使用小波多尺度分析对CT图像进行去噪和增强，例如Z.Feng等人提出了一种基于小波多尺度分析和自适应中值滤波的肝脏CT图像去噪方法，可以在去除噪声的同时保留图像的边缘信息和细节信息。
综上所述，小波与小波包分析技术在CT图像去噪和增强方面具有广泛的应用前景。未来的研究可以进一步结合其他信号处理技术，提高CT图像的去噪和增强效果。