کد نویسی آموزشی مقاله حذف نویز تصاویر ام ار ای با استفاده از ضخامت موجک و روش همجوشی با نرم افزار متلب

توضیحات

کد نویسی مقاله حذف نویز تصاویر ام ار ای با استفاده از ضخامت موجک و روش همجوشی با نرم افزار متلب

در انجام این پروژه متلب برای حذف نویز تصویر از تبدیل ویولت استفاده می‌شود. روش‌های حذف نویز معمولاً برای افزایش نسبت سیگنال به نویز  و بهبود کیفیت تصویر به کار می‌رود. دو روش عمده برای کاهش نویز تصاویر به کار می‌رود:  1-روش‌های مبتنی بر فیلترهای مکانی  2 –روش‌های مبتنی بر تبدیل روش‌های مبتنی بر فیلتر تصوير را بر اساس آمار استخراج‌شده از پيرامون هر پيكسل اصلاح می‌کنند. مانند فیلترهای میانگین و میانه. در فيلتر ميانگين مقدار هر پيكسل در تصوير با مقدار میانگین پیکسل‌های همسايگی آن جایگزین می‌شود. در فیلتر میانه، مقدار هر پیکسل با متوسط (میانه) پیکسل‌های اطراف آن جایگزین می‌گردد. این روش‌ها ازنظر پیاده‌سازی ساده می‌باشند اما  مشکل این روش‌ها آن است که در کنار کاهش نویز تصویر خطوط، لبه‌های تیز و بافت تصویر را نیز مات و مبهم می‌نمایند و جزئیات تصویر را محو می‌کنند.
در روش‌های مبتنی بر تبدیل مانند تبدیل  فوریه و تبدیل  ویولت ابتدا تصویر به فضای تبدیل انتقال داده می‌شود.  بر اساس ویژگی‌ها نویز در فضای تبدیل از فیلترهای فرکانسی برای حذف نویز استفاده می‌شود سپس از معکوس تبدیل استفاده می‌گردد و تصویر اولیه بازسازی می‌شود. مزیت این روش‌ها آن است که می‌توان بر اساس خواص نویز در فضای فرکانسی تنها مؤلفه‌های مربوط به نویز را حذف کرد و سایر مؤلفه‌های مهم تصویر مانند خطوط، لبه‌ها و جزئیات تصویر را حفظ نمود.
تبدیل ویولت به‌طور گسترده در پردازش تصوير مانند فشرده‌سازی تصوير و حذف نويز تصوير استفاده می‌شود. یکی از روش‌های پرکاربرد کاهش نویز تصویر با تبدیل ویولت، آستانه یابی تبدیل ویولت است. روش کلی حذف نویز تصویر با استفاده از تبدیل ویولت عبارت است از : تبدیل تصویر به حوزه ویولت، آستانه‌گیری ضرایب تجزیه ویولت و محاسبه معکوس تبدیل ویولت. در این روش ضرایب تجزیه ویولت کوچک‌تر از مقدار آستانه با صفر جایگزین می‌شود و ضرایب بزرگ‌تر از  آستانه یا بدون تغيير باقی می‌مانند ( آستانه یابی سخت) یا به‌اندازه آستانه کاهش می‌یابند ( آستانه یابی نرم)

داده‌های تصویربرداری‌ام آر آی معمولاً با نویز رایسی حاصل از فرایند اندازه‌گیری تخریب می‌شوند. تصاویر  ام آر آی با استفاده از  معکوس تبدیل فوریه گسسته بازسازی می‌شوند. مولفه‌های اندازه‌گیری سیگنال تصویر در هر دو کانال حقیقی و مختلط وجود دارند. هر یک از این دو کانال متعامد توسط نویز سفید گوسی اضافه شوند (AWGN) تحت تأثیر قرار می‌گیرند.  از آن‌جاکه دامنه سیگنال تصویر  ام آر آی به‌دست‌آمده برابر با ریشه دوم مجموع مربعات دو متغیر گوسی  ‌می‌باشد بنابراین نویز تصویر ام آر آی از یک توزیع رایسی پیروی می‌کند.

مراحل حذف نویز تصویر با تبدیل ویولت عبارت است از:
1-تجزیه ویولت: یک فیلتر ویولت انتخاب می‌کنیم و تجزیه ویولت تصویر را تا N مرحله محاسبه می‌کنیم
2-آستانه‌گیری ضرایب: برای هر یک از مراحل 1 تا N، ضرایب تجزیه ویولت را آستانه‌گیری می‌کنیم و ضرایب جدید را به دست می‌آوریم
3-بازسازی تصویر: با استفاده از معکوس تبدیل ویولت تصویر را بازسازی می‌نماییم

حاصل تجزیه ویولت یک تصویر  ضرایب تقریب و ضرایب جزئیات افقی، عمودی و قطری می‌باشد. در هر سطح تجزیه ویولت چهار  تصویر زیر باند LL، LH، HL، HH تولید می‌شود. برای ادامه تجزیه در سطح (k+1) از  ضرایب تقریب (LL_k) مرحله قبل استفاده می‌شود. در روش آستانه‌گیری ضرایب برای کاهش نویز، از ضرایب جزئیات (افقی،عمودی،قطری) که همان زیر باندهای LH، HL، HH در هر سطح تجزیه می‌باشد، استفاده می‌شود. ضرایب جزئیات تغییری نمی‌کند:

چکیده:

بهبود نسبت سیگنال به نویز (SNR) تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) با استفاده از تکنیک های denoising می تواند ارزش خود را افزایش دهد، در صورتی که آمار سیگنال و وضوح تصویر به خطر بیافتد. در اینجا، یک روش جدید تخلیه بر مبنای روش کاهش انبساط bayes مبتنی بر موجک از قدرت نویز اندازه گیری شده از هر دریافت سیگنال ارائه شده است. روش Bayes Shrinking denoising بدون اطلاع قبلی از سیگنال به دست می آید و زمان کسب را افزایش نمی دهد. در حالیکه روشهای متداول تخلیه / فیلتر کردن در تصویربرداری موازی با آمار نوشتاری وابسته به فضایی، روش مبتنی بر موجک بر روی سیگنال های به دست آمده از MRI ​​انجام می شود. با استفاده از شبیه سازی های عددی، ما نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند SNR در تصاویر بازسازی شده MRI را بهبود بخشد بدون اینکه به وضوح تصویر برسد. استفاده از موجک به MRI زانو و DWI که به بهبود SNR در مقایسه با بازسازی معمولی. مقایسه موجک با فیلتر استاندارد نشان می دهد افزایش SNR قابل مقایسه در سطح پایین و بالا SNR و دقت بهبود یافته و حفظ جزئیات ساختاری را در بار محاسباتی کاهش یافته است. روش پیشنهادی می تواند بر روی تصاویر بازسازی شده نهایی MRI استفاده شود. ما عملکرد Bayes را در ترکیب با فیوژن به تکنیک های آستانه نرمال برای افزایش کیفیت بصری تصویر برای تشخیص مناسب بیماری مقایسه می کنیم.

معرفی:

تصویربرداری پزشکی یک تکنیک محبوب است که در زمینه پزشکی کاربرد دارد که ارگانهای داخلی بدون درگیر شدن از بدن انسان دیده می شود. پردازش تصویر پزشکی شامل چندین کار مهم مانند سرکوب صدا، ثبت، تقسیم، بازسازی و فشرده سازی است. در طول سالها، الگوریتم های مؤثر مختلف برای حل مشکلات تصویربرداری پزشکی فرموله شده اند. در طول دو مرحله جذب و انتقال، نویز رخ می دهد [1] در تصاویر پزشکی. در طول مرحله خرید، نویز می تواند به دلیل دو دلیل رخ دهد در ابتدا، دستگاه های تصویر سازی باعث ایجاد نویز به تصاویر می شوند، زیرا آنها در معرض سر و صدای حرارتی و اتفاقی استثنایی در انتشار فوتون ها هستند، در نتیجه تداخل فیزیولوژیکی، که عدم توانایی از بیمار برای مدیریت فرایندها و سیستم های فیزیولوژیک خود استفاده کنید. برای پزشکان دشوار است برای تشخیص و دریافت اطلاعات مفید از این تصاویر

کد نویسی مقاله حذف نویز تصاویر ام ار ای با استفاده از ضخامت موجک و روش همجوشی با نرم افزار متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.

• فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.