Tăng cường chất lượng ảnh y khoa dựa trên dual tree complex wavelet transform

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ VINH VĨNH PHÚC TĂNG CƢỜNG CHẤT LƢỢNG ẢNH Y KHOA DỰA TRÊN DUAL TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM CHUYÊN NGÀNH : KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2014 CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG - HCM Cán hƣớng dẫn khoa học: PGS TS Đặng Thành Tín TS Nguyễn Thanh Bình Cán chấm nhận xét 1: TS Lê Thành Sách Cán chấm nhận xét 2: TS Lý Quốc Ngọc Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 17 tháng 07 năm 2014 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS Lê Lam Sơn TS Trần Ngọc Thịnh TS Lê Thành Sách TS Lý Quốc Ngọc TS Nguyễn Thanh Bình Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn đƣợc sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA KH & KT MÁY TÍNH ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ VINH VĨNH PHÚC MSHV: 12070534 Ngày sinh: 17/04/1989 Nơi sinh: Cƣ M’gar – Đăk Lăk Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 I TÊN ĐỀ TÀI: Tăng Cƣờng Chất Lƣợng Ảnh Y Khoa Dựa Trên Dual Tree Complex Wavelet Transform II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu định dạng ảnh y khoa Tìm hiểu loại nhiễu thƣờng có ảnh y khoa Tìm hiểu cơng trình nghiên cứu liên quan đến đề tài Đề xuất giải thuật xử lý nhiễu có ảnh y khoa Hiện thực giải thuật đề xuất So sánh kết với giải thuật có III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20/01/2014 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/06/2014 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : PGS.TS ĐẶNG THÀNH TÍN, TS NGUYỄN THANH BÌNH CÁN BỘ HƢỚNG DẪN TRƢỞNG KHOA (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn đặc biệt đến PGS.TS Đặng Thành Tín, TS Nguyễn Thanh Bình ngƣời Thầy trực tiếp hƣớng dẫn tơi hồn thành Luận văn Chân thành cảm ơn tận tình hƣớng dẫn Thầy với học sâu sắc mà thầy dạy cho suốt trình thực luận văn Xin gửi lời cám ơn chân tình đến Thầy, Cơ Khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy Tính, Phịng Đào tạo Sau Đại học – Trƣờng Đại học Bách khoa Tp.HCM hết lòng dạy dỗ, hƣớng dẫn hỗ trợ suốt thời gian học tập trƣờng Cuối cùng, tơi xin đƣợc bày tỏ lịng biết ơn đến gia đình tơi khơng ngừng động viên, khích lệ tơi học tập Học viên Lê Vinh Vĩnh Phúc TĨM TẮT Ảnh y khoa thƣờng bị hƣ hỏng loại nhiễu khác Loại bỏ nhiễu ảnh y khoa vấn đề khó khăn lĩnh vực xử lý ảnh y khoa Các phƣơng pháp giảm nhiễu thƣờng dựa thống kê không hiệu để giảm nhiễu ảnh y khoa Luận văn trình bày phƣơng pháp hiệu đơn giản để giảm nhiễu từ ảnh y khoa Phƣơng pháp đề xuất dựa Dual Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) sử dụng lọc trung vị (Median Filter – MF) kết hợp với lọc trung bình (Average Filter) Kết thực nghiệm so sánh với giải thuật DTCWT giải thuật MF Chất lƣợng ảnh đầu đƣợc đo thơng số tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio - PSNR) sai số bình phƣơng trung bình nhỏ (Mean Squared Error - MSE) Kết thực nghiệm đƣợc tiến hành ảnh định dạng jpg Kết giải thuật đề xuất tốt kết giải thuật so sánh khác ABSTRACT Medical images are corrupted by different type of noises Removing of noise from medical images is now a very challenging issue in the field of medical image processing Most well known medical image denoising methods, which are usually based on the local statistics of a medical image, are not efficient for medical image noise reduction This thesis presents an efficient and simple method for noise reduction from medical images The proposed is based on Dual Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) using median filter method combined average filter Experimental results are also compared with DTCWT method and median filter method The quality of the output images is measured by the statistical quantity measures Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Squared Error (MSE) Experimental results of medical images with types jpg The result of the proposed method are better than other method LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn cơng trình nghiên cứu thực cá nhân, đƣợc thực dƣới hƣớng dẫn khoa học PGS.TS Đặng Thành Tín TS Nguyễn Thanh Bình Các số liệu, kết luận nghiên cứu đƣợc trình bày luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố dƣới hình thức Tôi xin chịu trách nhiệm nghiên cứu Học viên Lê Vinh Vĩnh Phúc MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC BẢNG VIẾT TẮT CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu đề tài .1 1.2 Nội dung đề tài 1.3 Giới hạn đề tài 1.4 Cấu trúc luận văn CHƢƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Các loại nhiễu phổ biến ảnh y khoa 2.1.2 Các bƣớc khử nhiễu ảnh 2.1.3 Phƣơng pháp lọc trung vị (Median Filter) .8 2.1.4 Phƣơng pháp lọc trung bình (Average Filter) 2.1.5 Phép biến đổi Dual Tree Complex Wavelet Transform 10 2.2 Các nghiên cứu liên quan 15 2.2.1 Nghiên c ứu nƣớc 15 2.2.2 Nghiên c ứu nƣớc 15 CHƢƠNG III: GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT 20 3.1 Mơ hình sở 20 3.2 Mơ hình giải thuật đề xuất 20 3.3 Phƣơng pháp thực 27 3.4 Phƣơng pháp đánh giá 34 CHƢƠNG IV: THÍ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 36 4.1 Các thông số đầu vào 36 4.2 Phƣơng pháp thí nghiệm 36 4.3 Kết thí nghiệm 37 Nhiễu đốm (Speckle noise) 37 Nhiễu Gaussian (Gaussian noise) 41 Nhiễu nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise) 45 CHƢƠNG V: KẾT LUẬN 50 5.1 Kết đạt đƣợc 50 5.2 Ƣu nhƣợc điểm giải thuật đề xuất 50 5.3 Hƣớng mở rộng 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 PHỤ LỤC i Nhiễu đốm (Speckle noise) .i Nhiễu Gaussian (Gaussian noise) iii Nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise) v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1: Nhiễu Gaussian Hình 2.2: Nhiễu đốm Hình 2.3: Nhiễu muối tiêu Hình 2.4: Các bƣớc khử nhiễu ảnh Hình 2.5: Kết thực đƣợc với MF Hình 2.6: Phép biến đổi đối tƣợng p thành đối tƣợng q qua phép biến đổi T 10 Hình 2.7: Cấu trúc lọc DWT tín hiệu 1-D 11 Hình 2.8: Q trình phân tích tín hiệu DTCWT 12 Hình 2.9: Q trình tổng hợp tín hiệu DTCWT 13 Hình 2.10: Phân tích Wavelet hình ảnh giai đoạn 14 Hình 2.11: Các hƣớng hình ảnh 15 Hình 3.1: Mơ hình giải thuật đề xuất 21 Hình 3.2: Kiểm tra ảnh 22 Hình 3.3: Quá trình thêm nhiễu 23 Hình 3.4: Quá trình lọc lọc media filter 24 Hình 3.5: Lƣợc đồ khử nhiễu ảnh miền wavelet 25 Hình 3.6: Phép biến đổi DTCWT mức 25 Hình 3.7: Biến đổi DTCWT hình ảnh 26 Hình 3.8: Quá trình lọc lọc average filter 27 Hình 3.9: Sơ đồ bƣớc thực chƣơng trình 28 Hình 3.10: Sơ đồ trình kiểm tra ảnh 29 Hình 3.11: Sơ đồ trình lọc trung vị 30 Hình 3.12: Sơ đồ trình lọc nhiễu DTCWT 31 Hình 3.13: Sơ đồ trình lọc trung bình 33 Hình 4.1: Nhiễu đốm ảnh y khoa ảnh khử nhiễu phƣơng pháp khác 37 Hình 4.2: Giá trị PSNR phƣơng pháp khác ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu đốm 40 Hình 4.3: Giá trị MSE phƣơng pháp khác ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu đốm 40 cho phƣơng pháp đề xuất có kết khơng cao nhiễu đốm thấp nhiễu muối tiêu Phƣơng pháp đề xuất có kết tốt phƣơng pháp DTCWT [3] ba loại nhiễu Phƣơng pháp thực thi nhanh, không tốn nhiều thời gian cho q trình phân tích tổng hợp lại ảnh Phƣơng pháp đề xuất phƣơng pháp lọc trung vị DTCWT chỗ bảo tồn đƣợc thơng tin tốt sau khử nhiễu Điều thể thông qua thơng số MSE PSNR Bên cạnh phƣơng pháp DTCWT sử dụng lọc trung vị làm công cụ tiền xử lý trƣớc sử dụng DTCWT Bộ lọc trung vị giúp lọc nhiễu xung nhiễu muối tiêu Sau ảnh đƣợc lọc phƣơng pháp DTCWT Ở phƣơng pháp này, sử dụng ngƣỡng lọc đa tầng, giá trị ngƣỡng lọc thấp (do đặc trƣng ảnh y khoa) nên thơng tin ảnh bị sau lọc Bộ lọc trung vị ngƣỡng lọc, dựa vào kích thƣớc cửa sổ lọc để tìm giá trị trung vị thay cho phần tử xét, làm thông tin cần thiết ảnh Đối với DTCWT sử dụng ngƣỡng lọc đa tầng, nhiên không đƣợc tiền xử lý trƣớc lọc trung vị Mặt khác, phƣơng pháp đề xuất sau ảnh đƣợc lọc DTCWT đƣợc tiếp tục lọc lọc trung bình Nhƣợc điểm : Bên cạnh ƣu điểm nêu phƣơng pháp chúng tơi cịn tồn đọng điểm yếu cần phải đƣợc khắc phục: - Hiện phƣơng pháp chƣa hỗ trợ chạy ảnh có kích thƣớc lớn - Chƣa chạy tốt ảnh bị nhiễu đốm, nhiễu muối tiêu với mật độ phân bố nhiễu thấp 5.3 Hƣớng mở rộng Trong thời gian tới khắc phục nhƣợc điểm phƣơng pháp Chúng có kế hoạch để cải tiến cho phƣơng pháp chạy đƣợc nhiều tập liệu ảnh, đồng thời hỗ trợ ảnh có kích thƣớc lớn Đối với ảnh nhiễu đốm nhiễu muối tiêu, ảnh có mật độ nhiễu cao phƣơng pháp mang lại kết tốt Tuy nhiên ảnh có mật độ nhiễu thấp, phƣơng pháp chúng tơi chƣa tối ƣu Vì mục tiêu chúng tơi đặt thời gian tới tìm giải pháp để khắc phục điểm hạn chế 51 Hiện luận văn phƣơng pháp chƣa xử lý ảnh màu Đối với ảnh màu, thực việc chuyển ảnh màu thành ảnh xám, sau thực thi tiếp bƣớc lọc nhiễu Điều thực tế làm thông tin ảnh gốc Và hƣớng mà mở rộng thời gian nghiên cứu tới 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Manpreet Kaur, Sunny Behal, “Study of Image Denoising and Its Techniques” International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol 03, no.1, Jan 2013, ISSN: 2277 128X, pp 216-221 [2] J.Astola and P.Kuosmaneen.Fundamentals of Nonlinear Digital Filtering Boca raton,FL:CRC,1997 [3] I W Selesnick, R G Baruniuk, and N G Kingsbury, “The Dual-tree complex transform - a coherent framework for multiscale signal and image processing.’’ IEEE Signal Processing Mag, vol.6, Nov 2005, pp 123-151 [4] G Strang, “Wavelets and dilation equation : A brief introduction”, SIAM Review, vol 31, no.4, 1989, pp 614-627 [5] R A Gopinath, “The Phaselet Transform – An Intergral Redundancy Nearly Shift-Invariant Wavelet Transform”, IEEE Trans On Signal Processing, vol.51, no.7, 2003, pp.1792-1805 [6] N G Kingsbury, ’’The dual-tree complex wavelet transform: A new technique for shift invariance and directional filters,’’ in Proceeding of the th IEEE DSP Workshop, Utah, no 86, Aug 1998, pp 9-12 [7] I W Selesnick, ’’Hilbert transform pairs of wavelet bases’’, IEEE Signal Processing Letters, vol 8, no 6, Jun 2001, pp.170-173 [8] I W Selesnick, wavelet bases’’, ’’The Design of approximate Hilbert transform pairs of IEEE Trans on Signal Processing, vol 50, no.5, May 2002, pp 1144-1152 [9] R Yu and A Baradarani, ’’Sampled-data design of FIR dual filter banks for dual - tree complex wavelet transform’’, IEEE Trans on Signal Processing, vol 56, Jun 2008, pp 3369-3375 [10] R Yu, ’’Characterization and sampled-data design of dual -tree filter banks for Hilbert transform pairs of wavelet bases’’, IEEE Trans on Signal Processing, vol 55, Jun 2007, pp 2458-2471 [11] Anisha Bhatia “Salt-And-Pepper Noise Removal From Medical Images Through Adaptive Median Filter “, Proceedings of ITR International Conference, Aug 2013, ISBN: 978-93-82702-26-9, pp 5-8 53 [12] P.Subbuthai , K.Kavithabharathi , S.Muruganand “Reduction of types of Noises in dental Images”, International Journal of Computer Applications Technology and Research, vol 2, no 4, 2013, pp 436-442 [13] M N Nobi , M A Yousuf “A New Method to Remove Noise in Magnetic Resonance and Ultrasound Images”, Journal Of Scientific Research, 2011, pp 81 89 [14] Aijaz Ur Rahman khan, Kavita Thakur “A Novel Algorithm for Removing Impulse Noise From Highly Corrupted Image”, Mediterranean Journal of Social Sciences, vol 3, no 15, Dec 2012, ISSN: 2039-9340, pp 165-174 [15] S.Gopi Krishna, T Sreenivasulu Reddy , G.K.Rajini “Removal of High Density Salt and Pepper Noise Through Modified Decision Based Unsymmetric Trimmed Median Filter”, vol 2, no 1, Jan-Feb 2012, pp.90-94 [16] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy “Nhập môn xử lý ảnh số”, 2007, Nhà xuất khoa học kỹ thuật [17] Binh NT, Khare A “Multilevel threshold based image denoising in curvelet domain”, Ournal Of Computer Science And Technology, vol 25, no 3, May 2010, pp 632-640 [18] Swapna M Patil, R.R Karhe, Kirti Mahajan, C S Patil “ New Approach For Noise Removal From Digital Image”, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) , vol 2, no 1, Jan 2013, pp 1-6 [19] Rafael C Gonzalez, Richard E Woods “Digital Image Processing” Third Edition [20] Jean-Luc Starck, Emmanuel J Candès, and David L Donoho “The Curvelet Transform for Image Denoising”, Ieee Transactions On Image Processing, Vol 11, No 6, June 2002, pp 670-684 [21] I W Selesnick, Matlab Implementation of Wavelet Transforms, http://taco.poly.edu/WaveletSoftware/ [22] D.L Donoho, I M Johnstone “Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage”, Biometrika, vol 81, no 3, Aug 1994, pp 425-455 [23] Imen Chaabouni, Wiem Fourati, M Salim Bouhlel “Visushrink Pretreatment for Image Compression”, International Journal of Computer Applications, vol 23, no 6, June 2011, pp 10-16 54 [24] Kanwaljot Singh Sidhu, Baljeet Singh Khaira, Ishpreet Singh Virk “ Medical Image Denoising In The Wavelet Domain Using Haar And DB3 Filtering”, vol 1, no 1, September 2012, pp 01-08 [25] Suresh Kumar, Papendra Kumar, Manoj Gupta, Ashok Kumar Nagawat “Performance Comparison of Median and Average Filter in Image De-noising”, International Journal of Computer Applications, vol 12, no 4, Nov 2010, pp 27 31 [26] David L Donoho “De-Noising by Soft-Thresholding”, IEEE Transactions On Information Theory, vol 41, vo 3, May 1995, pp 613-627 [27] Gurkirat Kaur, Rajat Gupta “ Statistical Filter for Removing Noise in Digital Image”, International Journal of Engineering Research and Development, vol 7, no 7, June 2013, pp 45-48 [28] Anita Garg, Jyoti Goal, Sandeep Malik, Kavita Choudhary, Deepika ”Despeckling of Medical Ultrasound Images using Average Filter and Wavelet Transform”, International Journal of Electronics & Communication Techno logy, vol 2, no 3, Sept 2011, pp 21-24 [29] Siva Agora Sakthivel Murugan, K.Karthikayan, Natraj.N.A, Rathish.C.R “ Speckle Noise Removal Using Dual Tree Complex Wavelet Transform”, International Journal Of Scientific & Technology Research , vol 2, no 8, August 2013, pp 175-179 [30] Anil Dudy, Er Kanwaljit Singh “ Denoising Of Ultrasonographic Images Using DTCWT”, International Journal of Computer Applications & Information Technology, vol 1, no 2, September 2012, 34-36 [31] J W Tukey, Exploratory Data Analysis (preliminary ed.) Reading, MA: Addison-Wesley, 1971 [32] J W Tukey, Exploratory Data Analysis Reading, MA: Addison-Wesley, 1977 [33] Average, Norbert (1949) Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series [34] Abdullah Al Jumah “ Denoising of an Image Using Discrete Stationary Wavelet Transform and Various Thresholding Techniques”, Journal of Signal and Information Processing, vol 4, no , 2013, pp 33-41 55 [35] Nick Kingsbury “Image Processing with Complex Wavelets” 1999 [36] R K Sarawale, S.R Chougule “ Image Denoising using Dual-Tree Complex DWT and Double-Density Dual-Tree Complex DWT “, International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, vol 2, no 6, June 2013, pp 2148 – 2154 [37] Sathesh , Samuel Manoharan “A Dual Tree Complex Wavelet Transform Construction And Its Application To Image Denoising “,International Journal of Image Processing , vol 3, no 6, pp 293-300 56 PHỤ LỤC Nhiễu đốm (Speckle noise) Bảng A trình bày giá trị PSNR phƣơng pháp lọc khác ảnh y khoa nhiễu đốm, với hệ số nhiễu 0.04 Ảnh Kích thƣớc Ảnh nhiễu Median Dual ảnh Filter [2] Wavelet Transform [3] Tree Complex Phƣơng pháp xuất 22.1659 24.7810 22.2229 25.9212 19.6857 24.8419 19.7476 27.1892 25.8832 31.1140 25.9607 33.8821 22.1579 25.0964 22.2139 26.2026 27.5632 32.2289 27.6536 32.7704 27.8841 31.4775 28.0177 31.7531 26.1491 28.5046 27.1854 28.6352 24.2627 26.8471 24.3380 26.9490 19.5598 22.3143 19.6114 22.6084 10 22.0432 26.8000 22.1154 27.8435 11 22.1203 27.2737 22.1873 29.2743 12 19.6803 24.8356 19.7422 27.1906 13 25.9277 31.4028 26.0133 34.8735 14 22.1136 27.2289 22.1788 29.4534 27.6259 32.6667 27.7244 34.5263 16 27.8461 31.5239 27.9792 31.7888 17 27.3754 31.0274 27.4653 31.8701 18 27.8829 32.7553 27.9793 33.7564 19 24.2095 29.4372 24.3001 31.1519 20 19.5660 23.8478 19.6248 25.0689 21 20.8579 26.2195 22.6587 29.3578 22 22.1066 27.6154 24.1906 30.7856 23 20.8650 26.1947 22.6871 29.4331 24 1024x1024 19.7653 25.2189 21.6447 28.4664 15 256x256 512x512 i đề 25 21.1746 26.6983 23.3496 30.0167 26 23.1675 28.4185 25.2234 31.1433 27 22.3461 27.5855 24.4088 30.2995 28 20.4636 25.8895 22.2386 29.1076 29 21.6338 26.0601 23.2757 27.5440 30 21.5747 26.8773 23.3508 29.6747 ii Nhiễu Gaussian (Gaussian noise) Bảng B trình bày giá trị PSNR phƣơng pháp lọc khác ảnh y khoa nhiễu Gaussian, với hệ số nhiễu 0.04 Ảnh Kích thƣớc Ảnh nhiễu Median Dual ảnh Filter [2] Wavelet Transform [3] Tree Complex Phƣơng pháp xuất 19.7384 22.9808 19.7935 23.7942 19.4803 23.7793 19.5385 24.2842 19.9977 24.8562 20.0581 26.1556 19.7982 23.2131 19.8538 23.9572 20.0078 24.7373 20.0659 25.7215 19.6310 24.4631 19.6904 25.5376 19.7208 23.5828 19.7772 24.1370 20.4891 24.0791 20.5494 24.6835 18.8402 23.4566 18.8980 24.2534 10 19.9757 24.7722 20.0370 26.0749 11 19.7793 24.5583 19.8437 25.5633 12 19.6168 24.4564 19.6811 25.3375 13 20.0709 25.0095 20.1366 26.3488 14 19.8154 24.5890 19.8798 25.6472 20.0061 24.8409 20.0688 26.0009 16 19.6169 24.4791 19.6763 25.5804 17 19.9452 24.4566 20.0089 25.5171 18 20.0278 24.7899 20.0909 25.9031 19 19.6247 24.6210 19.6886 25.7422 20 19.6171 23.6418 19.6794 23.9764 21 19.6620 24.8333 21.6925 26.1698 22 19.5647 24.7718 21.4558 26.1615 23 19.7141 24.8327 21.6318 26.2006 24 1024x1024 19.4905 24.7993 21.3983 26.1509 25 19.4520 24.8187 21.3469 26.2226 15 256x256 512x512 iii đề 26 27 19.5901 19.7099 24.7637 21.4885 26.1023 24.7279 21.5875 25.9732 28 19.5526 24.6021 21.4267 25.9482 29 19.8865 24.2998 21.7044 24.0265 30 19.7295 24.8186 21.6149 26.1033 iv Nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise) Bảng C trình bày giá trị PSNR phƣơng pháp lọc khác ảnh y khoa nhiễu muối tiêu, với hệ số nhiễu 0.04 Ảnh Kích thƣớc Ảnh nhiễu Median Dual ảnh Filter [2] Wavelet Transform [3] Tree Complex Phƣơng pháp xuất 18.4795 27.3548 18.5156 27.2026 18.6654 32.0922 18.7053 29.0190 17.6419 42.3767 17.6778 40.5954 18.0300 27.9893 18.0654 27.6078 17.9584 39.7995 17.9938 35.4949 18.0245 35.9016 18.0619 33.4982 18.6431 29.7398 18.6808 28.0421 18.0181 29.7745 18.0539 28.6823 17.7512 34.1181 17.7898 30.8299 10 17.9306 40.7105 17.9674 37.9491 11 18.2271 36.8726 18.2680 33.5281 12 18.8755 35.5934 18.9203 32.2882 13 17.6469 49.9220 17.6858 47.4263 14 18.2083 36.9350 18.2488 34.1556 17.6295 40.4920 17.6674 38.2696 16 18.2126 35.9251 18.2505 33.4893 17 17.6104 35.3057 17.6482 33.6720 18 17.6248 40.6680 17.6621 37.0530 19 18.3707 38.6969 18.4125 35.1774 20 18.7719 29.8919 18.8142 27.8687 21 18.4612 45.5421 19.6641 39.3764 22 18.4857 46.2720 19.7067 41.0562 23 1024x1024 18.4807 43.3562 19.6877 39.8442 24 19.0869 44.3169 20.4372 39.2438 25 19.0099 46.4494 20.3569 41.5914 15 256x256 512x512 v đề 26 18.4117 42.0929 19.5861 38.9175 27 18.5176 40.5366 19.7108 37.0930 28 18.2955 42.0546 19.4987 38.9331 29 18.1720 34.2871 19.2469 31.1488 30 18.4902 41.4691 19.6574 38.0469 vi Bảng D trình bày giá trị PSNR phƣơng pháp lọc khác ảnh y khoa nhiễu muối tiêu, với hệ số nhiễu 0.3 Ảnh Kích thƣớc Ảnh nhiễu Median Dual ảnh Filter [2] Wavelet Transform [3] Tree Complex Phƣơng pháp xuất 9.5020 21.3781 9.5215 24.6473 9.9450 22.6405 9.9662 25.6903 8.9864 23.4600 9.0049 29.6394 9.4430 21.5745 9.4624 24.9456 8.9218 23.0752 8.9401 28.3811 9.5468 23.0644 9.5667 28.0691 9.7293 22.8175 9.7495 25.6356 9.1469 21.5648 9.1656 25.3232 9.0401 22.3412 9.0605 26.2527 10 9.1762 23.0997 9.1951 29.0405 11 9.5148 23.1869 9.5362 27.8732 12 10.0497 23.3207 10.0727 27.5920 13 8.9787 23.2553 9.9985 29.7174 14 9.4007 23.1222 9.4216 28.0916 8.9402 23.3105 8.9599 29.2930 16 9.5368 23.7146 9.5567 28.3713 17 8.9749 22.6595 8.9946 27.7820 18 8.9215 22.8396 8.9410 28.2532 19 9.6302 23.4323 9.6520 28.3203 20 10.0236 22.1625 10.0463 25.0214 21 9.7420 23.9345 10.3476 29.8732 22 9.7414 23.8875 10.3524 29.9616 23 9.7824 23.9763 10.3905 30.0394 15 256x256 512x512 24 1024x1024 10.2816 24.1907 10.9428 30.0147 25 10.3290 24.3037 10.9946 30.3304 26 9.6504 23.6765 10.2455 29.4178 vii đề 27 9.7289 23.7268 10.3305 29.3589 28 9.5299 23.5400 10.1301 29.4966 29 9.4355 22.5466 10.0023 26.6507 30 9.6547 23.7305 10.2483 29.3705 viii PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: LÊ VINH VĨNH PHÚC Ngày, tháng, năm sinh: Nơi sinh: Cƣ’mgar - Đăk Lăk 17/04/1989 Địa liên lạc: 34/4c Thống Nhất, Phƣờng 10, Quận Gị Vấp, Tp Hồ Chí Minh Q TRÌNH ĐÀO TẠO - Từ năm 2007 – 2011 : Trƣờng Đại học Cơng Nghiệp Tp Hồ Chí Minh - Từ năm 2012 – 2014 : Trƣờng Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh Q TRÌNH CƠNG TÁC 05/2011 – 01/2012 : Công ty TNHH Thiết Bị Hệ Thống Việt Nam (SystemGear Việt Nam) 06/2012 – 06/2013 : Công ty TNHH Bao Bì Giấy Việt Nam (L&E Việt Nam) i ... 12070534 Ng? ?y sinh: 17/04/1989 Nơi sinh: Cƣ M’gar – Đăk Lăk Chuyên ngành: Khoa học m? ?y tính Mã số : 60.48.01 I TÊN ĐỀ TÀI: Tăng Cƣờng Chất Lƣợng Ảnh Y Khoa Dựa Trên Dual Tree Complex Wavelet Transform. .. Ảnh y khoa thƣờng bị hƣ hỏng loại nhiễu khác Loại bỏ nhiễu ảnh y khoa vấn đề khó khăn lĩnh vực xử lý ảnh y khoa Các phƣơng pháp giảm nhiễu thƣờng dựa thống kê không hiệu để giảm nhiễu ảnh y khoa. .. (in dB) ảnh y khoa xƣơng nhiễu đốm 38 Bảng 4.2: Giá trị MSE ảnh y khoa xƣơng nhiễu đốm 39 Bảng 4.3: PSNR (in dB) c ảnh y khoa xƣơng nhiễu Gaussian 42 Bảng 4.4: MSE ảnh y khoa xƣơng