MRI 脑图像小波去噪的系统评估：最优配置与性能基准
图像与视频处理
2025-08-22 v1
摘要
包括磁共振成像 (MRI)、计算机断层扫描 (CT) 和超声在内的医学成像模态对于现代医疗保健中的准确诊断和治疗规划至关重要。然而，图像采集和处理过程中的噪声污染常常降低图像质量，模糊关键的诊断细节，并影响临床决策。此外，诸如直方图均衡化之类的增强技术可能会无意中放大现有的噪声伪影，包括椒盐噪声失真。本研究探讨了基于小波变换的去噪方法在医学图像中有效抑制噪声的应用，主要目标是确定阈值、分解层数和小波类型的最优组合，以实现卓越的去噪性能和增强的诊断准确性。通过在不同噪声条件下的系统评估，研究表明，采用通用阈值且在 2-3 层分解的 bior6.8 双正交小波始终能达到最优去噪性能，在显著降低噪声的同时，保留了临床应用所必需的基本解剖结构和诊断特征。
引用
@article{arxiv.2508.15011,
title = {Systematic Evaluation of Wavelet-Based Denoising for MRI Brain Images: Optimal Configurations and Performance Benchmarks},
author = {Asadullah Bin Rahman and Masud Ibn Afjal and Md. Abdulla Al Mamun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.15011},
year = {2025}
}