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 33 34 35 19.2841 24.4556 20.4232 19.8623 24.5812 20.8666 19.7453 25.1054 20.9253 22.4803 27.4768 24.3881 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 20.5444 19.4813 17.7724 20.5324 21.3853 19.4451 17.3587 20.1423 18.9296 21.6692 25.7714 18.4266 18.7832 20.1964 19.6304 19.0313 21.2023 21.3584 21.3468 20.0708 18.1698 21.3277 21.4848 20.739 19.298 20.1465 19.194 22.7289 25.9519 18.5157 18.8007 20.25 19.7888 19.5899 22.1346 22.2475 20.758 19.7207 18.1887 20.7524 21.7155 19.613 17.4781 20.5676 19.2981 21.9409 26.6349 18.8969 19.3316 20.8476 20.2786 19.5718 21.3729 21.5809 30.2776 24.3358 19.8541 25.1276 23.2661 30.5261 30.1879 20.9823 21.1877 31.5952 29.5505 19.5738 19.4091 21.0789 21.2693 22.7974 32.4549 32.7061 512x512 Bảng Giá trị MSE chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Motion kết hợp nhiễu Salt & Pepper: Augmented Wiener Ảnh thử Kích Proposed Noisy Filter[21] Lagrangian[23] nghiệm thước ảnh Method 256x256 1315.22 892.7689 1260.6297 307.933 332.943 310.3262 206.2763 110.589 590.283 584.9106 505.0607 461.557 414.223 391.5902 364.8048 188.273 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 489.027 1068.23 864.353 640.887 1206.45 372.288 1353.76 2288.58 1902.39 1835.36 422.467 847.898 832.496 532.752 852.312 196.107 327.447 553.052 318.512 284.134 454.603 133.643 383.197 393.917 657.729 346.472 726.811 662.61 766.776 233.087 465.794 984.2475 859.6692 650.382 1205.5938 363.5021 1352.2562 1900.8443 1737.2742 1564.7795 419.0255 843.5503 806.788 444.2923 672.5773 186.6988 320.9212 495.0758 312.0957 259.9388 368.0656 137.7503 385.4581 376.1413 573.0179 319.5787 730.3248 636.5266 671.196 226.443 448.0759 973.7654 705.5201 572.5104 1110.1846 322.7333 1225.619 2138.4912 1759.2807 1735.1548 388.01 750.8086 720.6385 504.2653 807.1115 183.9895 280.3323 498.8875 281.6941 255.3272 431.7499 114.0942 370.8636 361.7552 639.5674 323.0804 668.5466 586.1921 689.52 200.6946 218.927 545.34 773.1592 631.2542 1098.38 244.76 1328.778 1263.76 1280.84 942.078 313.98 761.0783 608.91 106.662 168.992 25.5228 188.488 214.265 208.917 100.838 60.2014 127.7558 267.668 171.156 198.118 158.609 634.122 447.857 367.329 116.251 35 589.879 532.6175 525.4696 236.741 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 573.645 732.737 1086.03 575.235 472.657 738.881 1194.57 629.292 831.997 442.751 172.163 934.159 860.521 621.495 708.019 812.735 493.005 475.601 476.8723 639.7314 991.0636 478.971 461.9537 548.4994 764.3357 628.6864 782.8559 346.8917 165.1537 915.1886 857.0493 613.8704 682.6547 714.6518 397.7635 387.5504 546.1157 693.444 986.7669 546.8149 438.0604 710.8602 1162.1778 570.5902 764.3061 415.9006 141.1211 838.2796 758.4435 534.964 609.8457 717.6293 474.0143 451.8438 60.9989 239.608 672.464 199.672 306.528 57.6069 62.271 518.616 494.669 45.0358 72.1151 717.295 745.019 507.212 485.46 341.462 36.9481 34.8715 512x512 Kết thực nghiệm cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Gaussian: Bảng Giá trị PSNR (dB) chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Gaussian kết hợp nhiễu Gaussian: Ảnh thử Kích Wiener Augmented Proposed Noisy nghiệm thước ảnh Filter[21] Lagrangian[23] Method 256x256 18.395 23.9297 18.4712 25.7495 19.9765 25.2134 20.1134 27.4148 22.0189 24.7876 22.2025 25.5934 20.0087 24.6573 20.2095 26.758 29.0348 29.3568 31.4026 31.5102 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 21.1153 21.026 19.9834 19.7552 22.351 15.6404 18.2158 16.0628 17.6664 21.4649 20.8195 19.366 17.3068 16.3782 23.6571 23.288 18.3249 22.7846 19.7866 17.2054 23.3976 23.7487 22.7081 19.6996 18.9948 23.5678 23.5741 22.4081 21.4778 20.6436 23.8796 23.4223 20.3001 22.4385 26.5869 18.3464 22.1496 19.0645 19.5287 25.3115 23.6412 23.2314 22.1351 21.7709 28.3933 26.2153 23.6486 28.0676 25.9068 23.5536 24.3759 26.1727 25.6 22.5928 23.1833 24.1457 26.1308 24.3695 25.8881 26.1355 21.3156 21.2193 20.1989 19.8253 22.5211 15.731 18.2879 16.1388 17.7799 21.5525 20.9333 19.5008 17.4308 16.4409 23.8807 23.59 18.4384 22.8827 19.9047 17.2994 23.6271 23.8873 22.8808 19.8301 19.1084 23.7047 23.7946 22.6302 21.6548 20.7602 24.5714 23.8937 20.263 21.9943 27.4008 18.8227 22.2937 19.4797 19.8144 25.2457 24.0366 24.219 24.5308 24.8802 31.4559 27.2572 26.1525 29.1486 28.8905 27.4732 24.4793 26.4305 26.231 23.3796 24.7628 23.6525 25.9665 24.5199 27.9753 28.175 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 512x512 23.3543 19.5968 19.2151 22.1982 24.064 23.1502 20.0654 21.7995 25.036 22.9122 18.8687 26.871 23.8341 21.5558 20.558 21.3453 20.2087 18.395 Bảng Giá trị MSE chạy thực kết hợp nhiễu Gaussian: Ảnh thử Kích Noisy nghiệm thước ảnh 256x256 940.97 653.78 408.494 648.951 81.2086 502.98 513.428 25.8454 21.5777 23.9336 22.7061 27.9015 29.608 23.8086 22.3065 31.6143 29.4936 21.2461 28.2866 27.2802 25.1242 24.9232 26.9279 26.3531 23.9297 23.5493 19.7398 19.3256 22.4037 24.3187 23.2515 20.1901 22.0829 25.1638 23.0778 18.9924 27.0782 24.0346 21.7332 20.7178 21.4972 20.3486 18.4712 26.4964 22.0011 25.192 22.6572 28.9749 32.8591 24.5021 22.3415 35.0008 33.4196 21.6006 27.5042 27.6096 26.0936 26.5544 30.0728 30.1907 25.7495 nghiệm tập liệu với mờ Gaussian Wiener Filter[21] 263.0924 195.7654 215.9339 222.5093 45.9265 266.1454 295.7016 Augmented Lagrangian[23] 924.6225 633.4896 391.593 619.6249 75.4049 480.3083 491.0798 Proposed Method 173.034 117.925 179.366 137.177 47.0787 226.956 265.281 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 512x512 652.736 687.957 378.421 1774.35 980.624 1609.9 1112.86 464.073 538.429 752.45 1208.93 1497.12 280.136 304.988 956.292 342.466 683.005 1237.49 297.385 274.293 348.558 696.816 819.588 285.959 285.54 373.486 462.702 560.681 606.8412 370.8769 142.6875 951.5636 396.3882 806.5531 724.7917 191.3937 281.1627 308.9875 397.7132 432.5039 94.1343 155.4344 280.6889 101.4664 166.8772 286.8938 237.4056 156.9679 179.093 357.9338 312.4258 250.3294 158.4883 237.7564 167.598 158.3174 621.1401 676.9457 363.8873 1737.73 964.47 1581.9904 1084.1548 454.8135 524.5036 729.466 1174.904 1475.6783 266.0808 284.4993 931.6169 334.821 664.6781 1210.9928 282.077 265.6774 334.9657 676.1986 798.4341 277.085 271.4093 354.8595 444.2262 545.8352 612.0362 410.817 118.304 852.721 383.454 733.008 678.639 194.3189 256.698 246.141 229.085 211.38 46.5035 122.282 157.699 79.1074 83.9522 116.347 231.82 147.92 154.875 298.621 217.171 280.4321 164.6013 229.661 103.646 98.9884 300.365 169.2528 287.1778 145.692 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 713.507 779.067 391.973 255.083 314.816 640.536 429.67 203.927 332.549 843.736 133.654 268.948 454.463 571.854 477.039 619.743 940.97 452.1801 262.8562 348.7183 105.4223 71.1671 270.533 382.325 44.8382 73.0671 488.0597 96.4766 121.6343 199.8284 209.2979 131.9125 150.5814 263.0924 690.3989 759.4871 373.8648 240.5539 307.5579 622.4082 402.5192 198.0143 320.1137 820.0455 127.4254 256.8174 436.2748 551.1874 460.6424 600.095 924.6225 410.176 196.736 352.666 82.3369 33.6641 230.608 379.257 20.5591 29.5881 449.797 115.522 112.752 159.851 143.761 63.9445 62.232 173.034 Kết thực nghiệm cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Speckle: Bảng Giá trị PSNR (dB) chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Gaussian kết hợp nhiễu Speckle: Proposed Ảnh thử Kích Wiener Augmented Noisy Method nghiệm thước ảnh Filter[21] Lagrangian[23] 21.9089 25.9229 21.9784 256x256 26.9577 27.2995 28.699 27.594 28.793 25.2191 25.8823 25.4714 26.0607 27.3952 28.0906 27.9497 28.2051 31.7728 32.1323 32.0869 32.2526 25.9117 26.0189 25.9304 26.2959 23.0806 23.892 23.3052 24.1439 19.8396 20.0166 20.2554 20.2632 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 512x512 22.7109 26.8425 18.4373 20.8635 18.7775 19.6171 25.6008 23.243 23.5048 22.4247 24.2222 28.3929 26.1584 22.2168 16.1828 23.2222 23.1337 22.0849 24.5091 23.5096 18.4389 19.9804 20.3964 25.2739 24.2187 27.2596 30.0856 23.3226 28.001 18.9753 22.7593 19.8429 19.9038 26.7913 24.0114 24.4377 24.6766 26.9691 30.284 27.2257 24.6615 22.3104 27.3925 26.2755 24.1144 26.4816 25.3049 21.1067 23.0977 22.9467 26.5025 24.8724 28.5112 32.7552 22.8032 27.0979 18.568 20.9227 18.871 19.7452 25.7164 23.4087 23.7173 22.5912 24.2942 28.5917 26.4504 22.3792 16.2399 23.3709 23.2964 22.2553 24.5373 23.6494 18.5379 20.0986 20.4668 25.5528 24.5463 27.6523 30.3241 22.9119 28.139 19.1506 23.1025 19.9627 19.989 26.4738 24.216 24.786 25.5364 28.4547 33.7037 28.2047 26.0407 26.0097 29.3068 28.2478 24.4051 26.6625 26.4067 22.7236 24.7379 23.083 26.3977 24.8782 29.1575 32.4042 27.2039 21.144 29.4291 23.8782 27.4146 21.2418 30.968 25.6069 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 17.6377 23.635 21.4475 24.4823 23.2053 22.7581 21.5167 25.477 25.0114 19.6996 27.1768 24.9785 24.1642 23.9033 27.577 20.5538 20.321 25.5597 22.3025 26.7936 27.3145 23.1612 22.0414 30.738 28.9524 21.1059 28.1574 27.1743 25.3123 25.5647 30.2337 24.162 17.7453 23.7653 21.617 24.6939 23.273 22.9674 21.7076 25.5738 25.1817 19.8185 27.3034 25.1602 24.3785 24.1175 27.836 20.6726 21.562 25.784 22.5182 28.3323 30.622 23.235 22.2264 34.3037 32.5135 21.5822 27.7893 27.7426 26.0219 26.6238 31.16 27.6022 Bảng 10 Giá trị MSE chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Gaussian kết hợp nhiễu Speckle: Augmented Wiener Ảnh thử Kích Proposed Noisy Filter[21] Lagrangian[23] nghiệm thước ảnh Method 418.978 166.2613 412.3268 256x256 131.013 121.097 87.7364 113.1579 85.8574 195.513 167.8227 184.4756 161.069 118.457 100.93 104.2593 98.3038 43.2318 39.7971 40.2154 38.7096 166.691 152.578 165.9758 162.6248 319.906 265.3868 303.7837 250.431 674.713 647.7744 613.1058 612.0192 348.333 341.001 332.5737 302.5628 10 134.533 103.0336 126.8504 99.8116 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 512x512 931.869 533.009 861.646 710.178 179.059 308.162 290.137 372.061 245.959 94.1431 157.487 390.302 1566.02 309.643 316.016 402.333 230.237 289.812 931.508 653.19 593.527 193.057 246.157 122.213 63.7564 823.2874 344.4731 674.2097 664.8089 136.1284 258.1927 234.0509 221.5228 130.6684 60.909 123.1703 222.2952 381.9839 118.5315 153.2965 252.1384 146.1911 191.6873 503.9769 318.6445 329.9231 145.4907 211.7579 91.6143 34.4798 904.2318 525.7921 843.3058 689.5433 174.356 296.6285 276.2781 358.0674 241.9128 89.931 147.246 375.9781 1545.5905 299.2185 304.3965 386.8561 228.743 280.6367 910.5273 635.6582 583.985 181.0503 228.2713 111.6491 60.3495 790.712 318.295 655.865 651.896 146.4526 246.309 216.012 181.737 92.8129 27.7148 98.3131 161.813 162.973 76.2778 97.3422 235.816 140.228 148.734 347.315 218.417 319.727 149.0433 211.475 78.9453 37.3815 123.791 499.663 1120.24 281.565 74.16 266.2341 603.9223 180.7644 117.928 488.542 1092.823 273.2454 52.0328 178.81 453.819 171.666 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 465.938 231.66 310.849 344.566 458.578 184.237 205.086 696.816 124.567 206.646 249.265 264.698 113.6 572.401 382.674 136.0562 120.6774 314.0188 406.3906 54.8626 82.7631 504.0732 99.3886 124.6392 191.3608 180.554 61.619 249.3892 448.1081 220.6436 306.0434 328.3559 438.8576 180.178 197.2037 678.0079 120.9888 198.1805 237.264 251.9589 107.0236 556.9597 364.132 95.466 56.3482 308.729 389.44 24.1388 36.4532 451.712 108.1797 109.349 162.512 141.482 49.7826 112.944 Kết thực nghiệm cặp mờ Gaussian kết hợp nhiễu Salt & Pepper: Bảng 11 Giá trị PSNR (dB) chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Gaussian kết hợp nhiễu Salt & Pepper: Ảnh thử Kích Proposed Wiener Augmented Noisy nghiệm thước ảnh Method Filter[21] Lagrangian[23] 21.3345 22.1891 21.4686 256x256 28.3351 17.4651 19.3036 17.5917 29.9967 22.1486 22.6973 22.4309 29.0111 23.9439 23.993 24.2829 26.2755 22.7786 23.1251 23.1277 28.2463 25.9357 25.9623 26.144 32.1244 22.4353 22.5302 22.7212 25.9232 22.6998 22.7617 23.0973 24.3713 18.7214 19.025 18.9902 20.3404 10 21.9746 21.7899 22.1635 23.0818 11 20.7269 21.5518 20.9682 28.2626 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 512x512 16.6949 18.7548 18.8515 20.6959 21.4654 23.2564 22.9317 19.0479 21.8621 20.1793 17.979 26.3606 24.939 23.8301 21.3241 20.1753 26.8358 22.6486 22.5967 21.6631 21.5772 20.3022 28.4375 27.03 17.2009 19.5924 18.9088 21.3279 21.7167 23.2812 23.175 20.2838 22.4653 20.8712 19.5083 26.4128 25.3196 24.2757 21.9942 20.9323 26.6186 22.6855 22.8986 21.8537 22.0779 21.0195 28.34 26.9502 16.9161 18.8918 19.0958 20.8519 21.7191 23.6909 23.2809 19.1444 22.0612 20.4195 18.1539 26.5346 25.232 24.1707 21.6464 20.2762 27.3415 22.9266 22.8536 21.8331 21.893 20.6157 29.2527 27.3129 19.3148 23.6371 20.0804 26.3547 24.4396 25.0517 26.1934 29.6768 37.2458 28.8916 26.8846 30.8246 30.7902 29.6314 24.5944 27.0824 27.4925 24.0289 25.232 23.8765 26.8067 24.9965 29.7194 33.047 24.4992 22.3158 19.6062 26.2298 21.6398 24.7424 22.6225 19.9894 26.0143 21.6136 24.7697 22.5452 19.8862 26.632 21.9622 32.4135 26.8875 22.1812 26.3791 22.7743 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 18.316 27.7143 25.4236 21.0509 25.4255 21.8788 19.5828 17.932 19.5963 21.8221 20.7651 19.7237 18.5351 19.9185 27.6665 25.2373 21.2244 25.8382 22.9429 20.0934 18.7604 20.8694 22.3312 21.5607 21.0601 20.1677 18.5009 28.2268 25.6232 21.3497 25.7254 21.9917 19.7885 18.1239 19.7151 22.0414 21.0001 19.8953 18.7036 29.0553 28.5388 28.4159 23.6833 32.7889 37.7924 23.644 23.2785 30.7792 28.4939 28.6027 33.5554 32.3639 Bảng 12 Giá trị MSE chạy thực nghiệm tập liệu với mờ Gaussian kết hợp nhiễu Salt & Pepper: Wiener Augmented Ảnh thử Kích Proposed Noisy Filter[21] Lagrangian[23] nghiệm thước ảnh Method 256x256 478.226 392.8014 463.6863 95.4038 1165.66 763.3421 1132.1601 65.0752 396.48 349.4253 371.531 81.6529 262.236 259.2865 242.544 153.294 342.939 316.6445 316.4527 97.3765 165.771 164.7604 158.01 39.8695 371.151 363.1325 347.5069 166.248 349.22 344.2795 318.6747 237.66 872.856 813.9097 820.462 601.235 10 412.688 430.6171 395.122 319.815 11 550.037 454.8805 520.3113 97.0108 12 1391.84 1238.7698 1322.7397 761.372 13 866.156 714.2397 839.2657 281.433 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 512x512 847.1 553.97 464.026 307.216 331.06 809.632 423.519 623.95 1035.57 150.322 208.533 269.195 479.366 624.519 134.742 353.36 357.614 443.37 452.234 606.537 93.1811 128.849 835.9808 478.9458 437.9393 305.464 313.028 609.1204 368.5947 532.0576 728.1991 148.5259 191.0361 242.9464 410.8295 524.6278 141.6497 350.3726 333.5975 424.338 402.9867 514.1928 95.2967 131.2373 800.7485 534.4341 437.6894 277.9638 305.4863 791.8487 404.5394 590.3753 994.6988 144.4163 194.9288 248.8929 445.0863 610.189 119.9298 331.4532 337.0739 426.3557 420.5266 564.2957 77.2342 120.7233 638.33 150.526 233.949 203.194 156.223 70.0482 12.2604 83.9298 133.235 53.7805 54.2074 70.7849 225.759 127.302 115.832 257.154 194.929 266.339 135.647 205.793 69.3649 32.2386 230.758 381.501 711.967 154.917 445.762 958.262 110.066 218.1909 355.4932 651.8435 162.7982 448.4574 662.5645 111.2827 216.8263 361.8747 667.5075 141.2148 413.8629 918.3091 97.8128 37.3021 133.147 393.511 149.681 343.284 80.8251 91.0334 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 186.519 510.489 186.435 421.892 715.814 1046.84 713.596 427.436 545.224 692.959 911.107 194.6945 490.4968 169.5349 330.2075 636.4189 865.0449 532.2772 380.1538 453.9551 509.4147 625.6252 178.141 476.5535 173.9984 411.0629 682.6986 1001.5909 694.3331 406.3857 516.4959 666.111 876.4335 93.6471 278.454 34.2128 10.8103 280.982 305.658 54.345 91.9802 89.7028 28.6774 37.7303 ... 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