loại bỏ tạp nhiễu trong ảnh y khoa dựa trên bộ lọc thích hợp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ TRẦN THỊ THÙY DUNG LOẠI BỎ TẠP NHIỄU TRONG ẢNH Y KHOA DỰA TRÊN BỘ LỌC THÍCH HỢP Chun ngành: Hệ thống thơng tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TP Hồ Chí Minh - Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ TRẦN THỊ THÙY DUNG LOẠI BỎ TẠP NHIỄU TRONG ẢNH Y KHOA DỰA TRÊN BỘ LỌC THÍCH HỢP Chun ngành: Hệ thống thơng tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TP Hồ Chí Minh - Năm 2015 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ Cán hướng dẫn chính: TS Nguyễn Thanh Bình Cán hướng dẫn phụ : Không Cán chấm phản biện 1: Cán chấm phản biện 2: Luận văn thạc sĩ bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ Ngày tháng năm 2015 LỜI CÁM ƠN Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành sâu sắc đến TS Nguyễn Thanh Bình, tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tơi suốt q trình làm luận văn tạo điều kiện để tơi hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn đến quý Thầy Cô khoa Công nghệ thông tin Học viện Kỹ thuật Quân truyền đạt cho tơi kiến thức q báu suốt q trình học tập trường Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình, người thân bạn bè động viên tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận văn CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN CAM ĐOAN Họ tên học viên: Trần Thị Thùy Dung Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 08/01/1984 Nơi sinh: Đồng Tháp Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 Lớp: HTTT-K25A Khóa: 25 Tên đề tài luận văn: Loại bỏ tạp nhiễu ảnh y khoa dựa lọc thích hợp Cán hướng dẫn: TS Nguyễn Thanh Bình Tơi xin cam đoan: Những kết nghiên cứu trình bày luận văn hồn tồn trung thực, tơi, khơng vi phạm điều luật sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trước pháp luật TÁC GIẢ LUẬN VĂN TRẦN THỊ THÙY DUNG MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cám ơn Bản cam đoan Mục lục Tóm tắt luận văn Danh mục bảng, hình vẽ Chương GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Nội dung đề tài 1.4 Giới hạn đề tài .2 1.5 Phương pháp nghiên cứu .3 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Các loại mờ 2.1.2 Các loại nhiễu 2.1.3 Đặc trưng ảnh y khoa 2.1.4 Curvelet transform: 2.1.5 Bộ lọc Wiener [21]: 15 2.1.6 Bộ lọc Median (Bộ lọc trung vị): 17 2.2 Các nghiên cứu liên quan 18 2.2.1 Cơng trình nghiên cứu Curvelet Transform [1] cho xử lý nhiễu ảnh 18 2.2.2 Wavelet transform [20] cho xử lý nhiễu ảnh 19 2.2.3 Cơng trình nghiên cứu Curvelet Transform Cycle Spinning [2] xử lý ảnh mờ nhiễu 20 2.2.4 Cơng trình nghiên cứu Contourlet Transform [26] xử lý ảnh nhiễu 20 2.2.5 Augmented Lagrangian Method [23] cho xử lý ảnh mờ nhiễu 20 Chương GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIẢM MỜ NHIỄU 3.1 Bài toán đặt .22 3.2 Giải thuật đề xuất 23 3.3 Tiêu chí đánh giá 29 Chương HIỆN THỰC GIẢI THUẬT VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.1 Các thông số đầu vào tập liệu thử nghiệm 32 4.2 Kết thực 32 4.3 So sánh với giải thuật khác 32 4.3.1 Kết thực nghiệm với cặp mờ Motion nhiễu Gaussian 32 4.3.2 Kết thực nghiệm với cặp mờ Motion nhiễu Speckle 37 4.3.3 Kết thực nghiệm với cặp mờ Motion nhiễu Salt & Pepper 41 4.3.4 Kết thực nghiệm với cặp mờ Gaussian nhiễu Gaussian 45 4.3.5 Kết thực nghiệm với cặp mờ Gaussian nhiễu Speckle 50 4.3.6 Kết thực nghiệm với cặp mờ Gaussian nhiễu Salt & Pepper 54 Chương KẾT LUẬN 5.1 Kết đạt 60 5.2 Ưu nhược điểm giải thuật đề xuất 60 5.2.1 Ưu điểm 60 5.2.2 Nhược điểm 61 5.3 Đóng góp luận văn 61 5.4 Hướng mở rộng tương lai 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO .63 Tóm tắt luận văn: Họ tên học viên: Trần Thị Thùy Dung Chun ngành: Hệ thống thơng tin Khố: 25 Cán hướng dẫn: TS Nguyễn Thanh Bình Tên đề tài: Loại bỏ tạp nhiễu ảnh y khoa dựa lọc thích hợp Tóm tắt: Luận văn đề xuất phương pháp để nâng cao chất lượng cho hình ảnh y khoa trường hợp chứa mờ kết hợp với nhiễu Phương pháp đề xuất chia thành hai bước: khử nhiễu khử mờ Dựa việc kết hợp phép biến đổi Curvelet với lọc Wiener để khử nhiễu sử dụng lọc Median để khử mờ Kết cho thấy phương pháp đề xuất thực nghiệm ảnh 2-D với tập ảnh mẫu thu thập thơng qua giáo viên hướng dẫn có kết tốt so với phương pháp gần DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Gaussian ảnh kích thước 256x256 34 Bảng 4.2 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Gaussian ảnh kích thước 256x256 36 Bảng 4.3 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Speckle ảnh kích thước 256x256 .39 Bảng 4.4 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Speckle ảnh kích thước 256x256 .40 Bảng 4.5 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Salt & Pepper ảnh kích thước 256x256 43 Bảng 4.6 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Motion kết hợp nhiễu Salt & Pepper ảnh kích thước 256x256 44 Bảng 4.7 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Gaussian ảnh kích thước 512x512 47 Bảng 4.8 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Gaussian ảnh kích thước 512x512 49 Bảng 4.9 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Speckle ảnh kích thước 256x256 52 Bảng 4.10 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Speckle ảnh kích thước 256x256 53 Bảng 4.11 Bảng số PSNR phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Salt & Pepper ảnh kích thước 256x256 56 Bảng 4.12 Bảng số MSE phương pháp lọc mờ nhiễu ảnh với cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Salt & Pepper ảnh kích thước 256x256 58 ... X-Quang, ảnh CT, ảnh MRI, …) Ảnh y khoa chứa nhiều thông tin so với ảnh thường (ảnh phong cảnh, ảnh người, vật, …) ảnh y khoa tổng hợp nhiều hình ảnh lại tạo thành ảnh Ảnh y khoa với kích thước ảnh. .. “tiêu” V? ?y nên gọi ảnh muối tiêu (a) (b) Hình 2.5 Ảnh y khoa xương nhiễu muối tiêu (a) Ảnh gốc, (b) Ảnh nhiễu muối tiêu 2.1.3 Đặc trưng ảnh y khoa Ảnh y khoa hình ảnh thu từ thiết bị chụp y tế (ảnh. .. riêng lẻ khử mờ, nhiễu hay hai, chất lượng ảnh cải thiện Đó ý tưởng đề tài ? ?Loại bỏ tạp nhiễu ảnh y khoa dựa lọc thích hợp? ?? Đề tài dựa miền Curvelet Transform kết hợp với lọc Wiener lọc Median để