matlab形态学降噪,基于MATLAB的荧光分子图像降噪方法

基于MATLAB的荧光分子图像降噪方法

【摘要】：医学成像是一种身体内部的视觉显示的技术,用于临床分析和医学干预。其目它旨在揭示身体的内部结构,以便进行诊断和治疗。医学成像产生了大量数据,可形成常规解剖和生理学的数据库,以提取多种特征信息来识别身体异常。医学成像通常指活体器官的图像。在病理学等领域,可对一部分器官进行成像。各种技术可用于医学成像的技术。放射学成像使用X射线技术。磁共振成像(MRI)利用氢原子(质子)在磁场下的特性。其他技术包括超声波、内窥镜检查、弹性成像、触觉成像、热成像、正电子发射断层扫描(PET)和单光子发射计算机断层扫描(SPECT)。医学成像通常被认为是非侵入性的,因为此项技术产生的结果不影响研究中的器官。例如,在超声波中,探头由超声波压力波和回声穿透组织,以显示内部结构而不损伤组织。此外,对于射线照相,探针使用X射线,其以不同的速率被不同的组织类型吸收,提供这种的吸收不会在很大程度上损害细胞。光学医学成像是临床研究中常见的可视化形式之一,有助于医学诊断。此外,显微成像极大地促进了生物学的进步,从而成为一种标准的诊断工具。同时,宏观光学成像在各种情况下也成为一个有力工具,如在完整的组织中的功能和分子对比度成像。它利用光的物理性质(即偏振、干涉等),使得光学成像丰富的对比机制,可用于生物医学研究。荧光医学分子成像(FMI)是光学医学成像中最有前途的技术之一。它具有一些优点,如荧光蛋白、染料和探针的可用性,使基因表达、蛋白质功能、蛋白质-蛋白质相互作用和大量细胞过程的非侵入性研究成为可能。光可以通过红外线(IR)中的组织传播,当光子与细胞组分(如膜)相互作用时,由于弹性散射,在毫米量级内传播范围内扩散,从而导致成像分辨率的损失。因此,荧光成像依赖于细胞和分子活性的特定的荧光信号。模拟图像在保存时被转换成数字图像,需要高分辨和有效的处理,以便识别研究中器官的特征。利用计算机算法对数字图像进行图像处理,可以将数字图像处理视为数字信号处理的应用,即二维信号处理。与模拟图像处理相比,它可以进行更广泛的数据处理,并且可以避免处理过程中失真等问题。图像分析涉及将图像数据中的特征和对象转换成关于测量的特征和规范的定量信息。医学中的图像通常是复杂的,因此需要有多个图像处理步骤来提取有意义的定量信息。数字图像处理中的一个最重要的问题是噪声问题。图像去噪是图像处理中的一项重要任务。通常有多种方法去噪。任何去噪模型都应该去除噪声,同时保留边缘。传统上有两种类型的去噪模型:线性模型和非线性模型。线性模型通常是快速的,但它们不能有效地保持边缘。非线性模型可以更好地处理边缘,但以牺牲速度为代价。使用CCD相机获取的数字图像时,由于CCD相机上的图像采集设置问题,所获得的原始图像会有各种噪声。例如在低照度下的噪声、不均匀的照明等。首要的是对这些缺陷进行校正,并增加对比度,以便在图像中显示感兴趣的特征以进行后续分析。这种处理可通过设计特殊滤波器完成。同时,可利用形态学图像处理和图像分割图像特征。最后,从上述特征和对象计算定量信息。MATLAB软件包提供了一组图像处理的函数,可对图像的矩阵进行数据操作。在本文中,我们详细阐述了一种在实验中应用的方法,并对其进行了扩展,以增强研究荧光医学图像的灵活性。该方法包括多个阶段,我们设计图形界面,实现了各种过滤器设计。首先,加载预设的图像,应用不同的滤波器,如Wiener滤波器、median滤波器、donoho滤波器等进行处理。其次,我们使用两种离散2-D小波变换(DWT2)。根据图像所需设定阈值,从而利用两种方法获得图像主要成分。最后为聚类阶段,使用这两个图像作为两个数据输入。利用模糊C均值(FCM)进行聚类,以分离原始图像中所需的分量,并进一步去除额外的噪声伪影和背景。通过使用两个数据输入,可以在聚类过程中实现更好的精度,同时保持处理技术速度,并通过滤波器多条路径选择进行图像测试。最后,我们设计了一个简单的GUI,包含加载图像的按钮以及两个弹出列表,以选择过滤器,进行滤波和小波变换。在GUI上添加一个附加的按钮,用于将FCM与两个数据输入,并显示聚类结果和最终去噪图像。此外,GUI可定制以适应多种方法。本论文的研究思路如下:第1章,概述医学成像及其不同的方法和类型。在第2章中,介绍了荧光分子成像(FMI)解释不同的相关技术,并阐述了它们的使用情况和原因。第3章对图像处理进行了分析,阐述了图像处理的重要性和实现方式。在第4章中,我们详细地描述了算法步骤,列出了每个滤波器的类型和小波变换。本章还论述了采用的FCM聚类方法,并简要介绍了 GUI及其设计,将结果应用到医学图像上。最后,我们概述和总结了论文工作,以及展望了未来工作。

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