Odszumianie obrazów CT za pomocą transformaty curvelet

• Autorzy: Ławicki T.

Warianty tytułu

EN

The curvelet transform denoising of CT images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie transformaty curvelet do odszumiania obrazów tomografii komputerowej (CT). Szum wpływa na zdolność do wizualizacji cech patologicznych i struktur żywych tkanek w obrazach CT. Szum w CT zależy od ilości oddzielnych fotonów rentgenowskich dochodzących do detektora. W CT szum jest odpowiedzialny za zmniejszenie widoczności obszarów o niskim kontraście i obiektów. Zaszumione obrazy mogą nie być prawidłowo interpretowane przez lekarza, w szczególności przy wykrywaniu zmian patologicznych w tkankach. Testy przeprowadzono na standardowym obrazie testowym Shepp-Logan z addytywnym szumem gaussowskim.

EN

The paper proposes a noise reduction method for CT by processing it through the curvelet transform. Noise affect the ability to visualize pathologic qualities and the living tissues structure in CT. Noise in CT depends on the amount of discrete x-ray photons reaching the detector. In the CT images noise is responsible for visibility reduction the of low contrast areas and objects. Noisy picture may not be properly interpreted by a physician, especially on detection of pathological changes in tissues. The tests were performed on the Shepp-Logan phantom standard test image with additive Gaussian noise.

Słowa kluczowe

PL

transformata curvelet; tomografia komputerowa; odszumianie

EN

curvelet transform; CT; noise reduction

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2015
• Tom: R. 91, nr 2
• Strony: 222--224
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Ławicki T.

• Politechnika Lubelska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki, ul. Nadbystrzycka 38a, 20-618 Lublin

Bibliografia

• [1] Cięszczyk S., Ławicki T., Miaskowski A.: The curvelet transform application to the analysis of data received from GPR technique, ELEKTRONIKA IR ELEKTROTECHNIKA, 6 (2013), 99 – 102
• [2] Candès E.J., Demanet L., Donoho D.L., Ying L.: Fast discrete curvelet transforms, Multiscale Model. Simul., 5 (2005), 861-899
• [3] Candès E.J., Donoho D.L., Continuous curvelet transform: I. Resolution of the wavefront set, Appl. Comput. Harmon. Anal., 19 (2003), 162-197
• [4] Candès E.J., Donoho D.L., Continuous curvelet transform: II. Discretization and frames, Appl. Comput. Harmon. Anal., 19 (2003), 198-222
• [5] Candès E.J., Demanet L., Donoho D.L.: Fast discrete curvelet transform. Stanford University, 2005
• [6] Chen Y., Chenb W., Yinc X., Yed X., Baoa X., Luoa L., Fengb Q., lib Y., Yub X.: Improving low-dose abdominal CT images by Weighted Intensity Averaging over Large-scale Neighborhoods, European Journal of Radiology, 2 (2011), 42-49
• [7] Kelm Z.S., Blezek D., Bartholmai B., Erickson B.J.: Optimizing non-local means for denoising low dose CT, Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2009, 662-665
• [8] Hufenbach, W. Gude, M. Ulrich H. J. Czulak, A. Danczak, M. Bohm, R. Zscheyge, M. Geske, V.: Computer tomographyaided non-destructive and destructive testing in composite engineering, Composites Theory and Practice, 4 (2012), 279-284
• [9] Wójcik W., Cięszczyk S., Ławicki T., Miaskowski A.: Zastosowanie transformaty curvelet w przetwarzaniu danych z georadaru GPR, Przegląd Elektrotechniczny, 9b/2012, s. 249-252
• [10] Toda H., Maire E., Yamauchi S., Tsuruta H., Hiramatsu T., Kobayashi M.: In situ observation of ductile fracture using X-ray tomography technique, Acta Materialica, 59 (2011), 1995-2008
• [11] Hufenbach W., Böhm R., Gude M., Berthel M., Hornig A., Rucevskis S., Andrich M.: A test device for damage characterization of composites based on in situ computed tomography, Composites Science and Technology, 72 (2012), 1361-1367