卢荣辉,陈宗哲,魏晓华,罗 丰

1(武夷学院 实验室管理中心,武夷山 354300)

2(百色学院 信息工程学院,百色 533000)

3(武夷学院 人文与教师教育学院,武夷山 354300)

4(武夷山市立医院 放射科,武夷山 354300)

图像去噪是图像有关领域内的基本处理,目标是去除图像中的噪声或最大程度地逼近原始图像,作为进一步处理和分析图像的前导作业[1].图像去噪结果的优劣除可用肉眼判定也可客观计算,图像质量评价是判定处理后图像的一个基本方法,在不同领域均有广阔的应用前景[2].在医学诊断中,根据医学图像判断病情,质量较高的诊断图像对制定合理有效的治疗方案有至关重要的作用.

医学图像评价同样包括主观和客观两类.主观评价基本以肉眼判定图像,但各种因素影响,评价结果往往不稳定,且不便于集成和实现;客观质量评价是目前研究的重要方向.客观质量评价通常依据数学模型给出的量化指标来衡量图像质量.峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio,PSNR)[3]和结构相似度(Structure SIMilarity,SSIM)[4]是常用的客观质量评价方法.段影影等提出了用于医学图像质量评估的基于梯度加权的SSIM(gradient-Weighted SSIM,WSSIM)[5]和基于梯度方向信息的SSIM(Gradient Direction SSIM,GDSSIM)[6],均是对SSIM算法的改进;张剑华等[7]提出基于结构显著性的医学图像质量评价,在医学图像评价上取得了一定的成效;笔者[8]早期提出基于灰关联分析的PET重建图像评价方法,取得了与PSNR和SSIM相当的评价效果.陈宗哲等[9]基于空间自相关性提出的自适应性非线性滤器在图像局部进行有选择的去噪计……