摘要

目的利用非局部均值滤波与小波相结合的算法,抑制脑部CT图像噪声,提高图像的质量。方法通过仿真实验确定不同噪声水平下的滤波系数,然后采用真实的含噪脑CT图像进行验证,并与传统非局部均值滤波进行比较。最后采用配对t检验,对该方法滤波前后的图像峰值信噪比进行统计学分析。结果该方法能够使含有白噪声的CT图像的峰值信噪比提高5~10 dB,高出传统非局部均值滤波后图像3~5 dB。滤波前后的图像峰值信噪比具有统计学差异(P<0.001)。结论结合小波的自适应非局部均值滤波可以对不同噪声水平的脑CT图像进行自适应处理,有效去除噪声,提高峰值信噪比,同时保留图像的细节及边缘,改善图像质量。