幾種OCT圖像散斑降噪算法的研究與比較

姚蘆鷸,余桂英,張寶武,畢 凱,王 毅

(中國(guó)計(jì)量學(xué)院 計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

幾種OCT圖像散斑降噪算法的研究與比較

姚蘆鷸,余桂英,張寶武,畢 凱,王 毅

(中國(guó)計(jì)量學(xué)院 計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

為了探究光學(xué)相干層析技術(shù)(optical coherence tomography,OCT)中圖像散斑的降噪處理方法,以提高圖像質(zhì)量,于是采用豬胃和泡沫塑料管為對(duì)象,對(duì)比研究了中值濾波、維納濾波、小波濾波和各向異性擴(kuò)散法對(duì)OCT圖像散斑的降噪效果,并且通過信噪比(SNR)、等效視數(shù)(ENL)和散斑指數(shù)(Speckle-index)三個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)去噪效果,以此來彌補(bǔ)視覺對(duì)比的不足.結(jié)果表明,各向異性擴(kuò)散算法不僅對(duì)OCT圖像的散斑噪聲具有最好的降噪效果,而且也較有效地保持了圖像邊緣信息.

光學(xué)相干層析技術(shù);散斑噪聲;降噪算法

光學(xué)相干層析成像技術(shù)(OCT)是一種基于光的低相干特性對(duì)樣品組織內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行高分辨率斷層成像的技術(shù),該技術(shù)的核心是利用邁克爾遜干涉儀,對(duì)生物組織進(jìn)行空間上的掃描成像,具有高分辨率、無接觸、無損傷和實(shí)時(shí)測(cè)量的特點(diǎn).該技術(shù)最初在1991年,由David Huang[1]用來對(duì)生物組織成像,獲得了人眼視網(wǎng)膜微結(jié)構(gòu)和冠狀動(dòng)脈壁結(jié)構(gòu)圖像,目前不僅在眼科、牙科等臨床診斷上有所應(yīng)用,而且已拓展至工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域.

由于OCT是一種高分辨率成像技術(shù),對(duì)環(huán)境變化和信號(hào)獲取過程要求較高,因此在獲得圖像時(shí),不可避免地會(huì)受到噪聲污染,不利于后續(xù)圖像的準(zhǔn)確判斷.又由于OCT特殊的成像原理——基于相干探測(cè)的技術(shù),致使散斑噪聲[2]成為其主要的噪聲來源.散斑噪聲是由具有隨機(jī)相位的散射光波相干疊加產(chǎn)生,散斑噪聲使圖像像素振幅隨機(jī)分布,產(chǎn)生的粒狀分布結(jié)構(gòu)造成圖像的細(xì)微特征變得模糊,不利于醫(yī)療診斷.

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外對(duì)散斑處理的研究主要基于兩個(gè)方面:一是對(duì)成像系統(tǒng)設(shè)備的改進(jìn),即所謂的硬件處理;二是成像后對(duì)數(shù)字信號(hào)或數(shù)字圖像的后續(xù)處理,即軟件處理.

硬件方面,OCT的成像質(zhì)量與光源、數(shù)據(jù)采集速度、掃描速度等性能參數(shù)有關(guān).但改造硬件在一定程度上會(huì)增加整個(gè)系統(tǒng)的成本，且由于成像原理等因素不能夠完全改善圖像質(zhì)量.因此用圖像處理方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理成為OCT技術(shù)研究的一個(gè)重要方向.

在圖像處理方面,中值濾波、維納濾波、小波濾波和各向異性擴(kuò)散法是四種成熟的圖像處理算法,在實(shí)際圖像去噪中占有重要位置.雖然它們?cè)贠CT散斑降噪方面也被利用到,但哪一種算法能獲得較好的散斑去噪效果是一個(gè)值得探討的問題.為此,本文將以豬胃和泡沫塑料管為對(duì)象,對(duì)比研究上述四種方法對(duì)OCT圖像散斑降噪的效果,并且通過信噪比(SNR)[3]、等效視數(shù)[4](ENL)和散斑指數(shù)[5](Speckle-index)三個(gè)指標(biāo)將降噪效果數(shù)值化,從而彌補(bǔ)了圖像視覺對(duì)比的不足并具有較高可靠性.

1 算法簡(jiǎn)介

由文獻(xiàn)[6]知,中值濾波是1971年由J.W.Tukey提出的概念.它是一種在濾除噪聲方面有良好效果的非線性信號(hào)處理技術(shù),對(duì)椒鹽噪聲的去除非常有效.在某些條件下可以做到既去除噪聲又保護(hù)圖像邊緣,因此得到廣泛應(yīng)用.它的思路是把數(shù)字圖像中每一點(diǎn)的值用它的鄰域中各點(diǎn)值的中值代替通過這個(gè)過程能夠?qū)铝⒌脑肼朁c(diǎn)進(jìn)行有效的消除.

由文獻(xiàn)[7]知,維納濾波是由Norbert Wiener提出，在保護(hù)圖像的邊緣方面,它比類似的線性濾波具有更強(qiáng)的選擇性并且可以保護(hù)閉合點(diǎn)的形態(tài).它的原理是:估計(jì)每個(gè)像素的局部均值和方差從而實(shí)現(xiàn)圖像的自適應(yīng)去噪.其中均值和方差分別為:

(1)

(2)

式(1)中S為圖像中每個(gè)像素的M×N領(lǐng)域,維納濾波估計(jì)值為

(3)

式(3)中,δ2是噪聲方差,如果沒有給出,則自動(dòng)以所有局部估計(jì)方差的均值代替.

小波變換[8]是20世紀(jì)80年代中后期逐漸發(fā)展起來的,可同時(shí)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,具有時(shí)頻局部化和多分辨率特性.小波分析能有效地區(qū)分信號(hào)中的突變部分和噪聲,從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)中的噪聲消除.其原理如下:

(4)

其逆變換為

(5)

式(5)中:a—伸縮因子,它不僅影響時(shí)頻窗口在頻率軸上的位置,還影響窗口的大小;b—平移因子,它影響窗口在相平面時(shí)間軸上的位置.

各向異性擴(kuò)散算法(AD)由Perona和Malik[9]于1990年提出,是一種非線性算法,擁有良好的降噪和邊緣保留效果,在圖像壓縮和其他算法預(yù)處理上有很廣泛的應(yīng)用.其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

?I(x1,t)/?t=▽·[c(x1),t]▽I(x1,t);

(6)

c1(x1,t)=exp[-(|▽I(x1,t)|/k)2];

(7)c2(x1,t)=1/{[|▽I(x1,t)|/k]1+α+1},α>0.

(8)

式(6)～(8)中:I(x1,t)—圖像信號(hào);x1—圖像坐標(biāo)軸;t—迭代數(shù);c1(x1,t)、c2(x1,t)—擴(kuò)散函數(shù);k—擴(kuò)散因子隨圖像梯度幅度單調(diào)遞減情形,k可根據(jù)需要選擇.

2 試驗(yàn)結(jié)果及算法比

為了對(duì)OCT圖像處理效果作比較,分別對(duì)豬胃和泡沫塑料管OCT圖像作了實(shí)驗(yàn)處理.圖1

圖1 豬胃OCT圖像Figure 1 OCT image of pig stomach

為豬胃樣品的橫向環(huán)形掃描圖像,正中間的圓孔為內(nèi)窺鏡探頭位置;圖2為泡沫塑料管的縱向掃描圖像,中間黑色條紋是探頭掃過的路徑.實(shí)驗(yàn)所用的OCT為掃頻OCT,其中,掃頻光源的中心波長(zhǎng)為1 310 nm,總帶寬為100 nm.從兩種樣品的圖像中可以看到,由于存在較密集的散斑噪聲污染,圖像有很強(qiáng)的沙粒感,以致模糊不清.

圖2 泡沫塑料管OCT圖像Figure 2 OCT image of foam plastic pipe

為此,我們首先進(jìn)行了灰度處理,然后分別采用前文所述的四種方法對(duì)其進(jìn)行降噪.分別如圖3(b)～(e)和圖4(b)～(e).其中,維納濾波的窗口取為4,各向異性擴(kuò)散算法的梯度閾值k值取40.

圖3 豬胃OCT圖像處理結(jié)果Figure 3 Processing result of pig stomach

圖4 泡沫塑料管OCT圖像處理結(jié)果Figure 4 Processing result of foam plastic pipe

從處理結(jié)果中可以看出,四種方法都使圖像起到了一定的降噪效果,散斑的數(shù)量和面積相對(duì)于原始圖像都在一定程度上減小了.

為了對(duì)各種去噪方法進(jìn)行更細(xì)致、定量地比較,本文以信噪比(SNR)、等效視數(shù)(ENL)和散斑指數(shù)三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合的方式來綜合衡量四種算法的降噪效果.信噪比是用于比較被評(píng)價(jià)圖像與原圖像質(zhì)量的參數(shù),信噪比的數(shù)值越大,圖像中的散斑噪聲越小,圖像質(zhì)量越好.等效視數(shù)越大,表示圖像上的相干斑越弱.散斑指數(shù)用來評(píng)價(jià)對(duì)散斑的抑制能力.散斑指數(shù)越小,表示圖像受散斑的污染越少.三者的定義如下:

SNR=10log10[max(S2)/σ2];

(9)

(10)

(11)

表1和表2為這三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下,四種方法的降噪效果,其中表1為豬胃的指標(biāo),表2為泡沫塑料管的指標(biāo).

表1 不同算法處理豬胃OCT圖像的各項(xiàng)指標(biāo)

表2 不同算法處理泡沫塑料管OCT圖像的各項(xiàng)指標(biāo)

由表1和2可以看出,不管對(duì)象如何,灰度圖像的SNR和ENL都是最低的,Speckle-index最高,說明灰度圖像中散斑噪聲含量最高.而從三項(xiàng)指標(biāo)的對(duì)比中可以得到,不管對(duì)象如何,各向異性擴(kuò)散算法在SNR值尤其是Speckle-index上勝出,說明經(jīng)過它處理的圖像質(zhì)量?jī)?yōu)于其他三種方法,且散斑噪聲含量最少.在ENL這一項(xiàng),對(duì)于豬胃圖像,各向異性擴(kuò)散算法是大于其他方法的,對(duì)于塑料管圖像,維納濾波與各向異性擴(kuò)散法相當(dāng).綜合各項(xiàng)指標(biāo)來看,各向異性擴(kuò)散算法對(duì)散斑噪聲的抑制效果最好.

3 結(jié) 語

本文以豬胃和泡沫塑料管OCT圖像為對(duì)象,在灰度處理的基礎(chǔ)上研究了中值濾波、維納濾波、小波濾波、各向異性擴(kuò)散四種降噪方法.對(duì)兩種樣品的降噪效果,同時(shí)利用信噪比(SNR)、等效視數(shù)(ENL)和散斑指數(shù)(Speckle-index)三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合的方式對(duì)四種算法的降噪效果進(jìn)行了定量分析,彌補(bǔ)了圖像視覺對(duì)比的不足,具有較高的可靠性.綜合各項(xiàng)指標(biāo)來看,各向異性擴(kuò)散算法對(duì)散斑噪聲的抑制效果最好.

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Comparison of several speckle reduction algorithms of OCT images

YAO Luyu, YU Guiying, ZHANG Baowu, BI Kai, WANG Yi

(College of Metrology and Measurement Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)

To explore the methods to suppress speckle noise in the Optical Coherence Tomography technology (OCT) and to improve the quality of the image, OCT images of pig stomachs and foam plastic pipes were processed with several common noise suppression algorithms including median filtering, Wiener filtering, wavelet filtering and the anisotropic diffusion method. To make up for the inadequacy of visual contrast, the indices of signal to noise ratio(SNR), the equivalent number of looks (ENL) and the speckle index were used to quantitativly analyze the effect of noise reduction. The results show that the anisotropic diffusion algorithm not only has the best noise reduction effect on the speckle noise of OCT images, but also maintains the edge information effectively.

optical coherence tomography; speckle noise; noise reduction algorithm

1004-1540(2015)03-0336-05

10.3969/j.issn.1004-1540.2015.03.016

2015-04-08 《中國(guó)計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào)》網(wǎng)址：zgjl.cbpt.cnki.net

廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(No.YQ14206).

姚蘆鷸(1990- )，女，江西省宜春人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)楣鈱W(xué)與測(cè)量技術(shù)研究.E-mail:527250668@qq.com 通訊聯(lián)系人：張寶武,男,副教授.E-mai：zhangbaowu@126.com

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