Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме обработки томографических изображений при помощи вейвлет-анализа. Проанализированы особенности методов обработки изображений, показания, что вейвлеты - это волновая форма сигнала ограниченной длительности, которая имеет среднее значение ноль. Вейвлет сопоставим с синусоидальной волной; они являются основой анализа Фурье. Метод вейвлет-анализа позволяетпроизводить обработку томографических изображений с использованием большого временного интервала, где требуется более четкая информация о низкой частоте, и более короткие области, когда необходима информация о высокой частоте. Выделяются и описываются характерные особенностипо настройкам параметров вейвлет-преобразований, неудачный выбор которых снижает надежность выявления изменений структуры сигналов при изменении состояния системы. Рассматриваются ключевые этапы рекон-струкциитомографических изображений в формате DICOM при помощи методавейвлет-анализа;исследован алгоритм шумоподавления. Практическая область применения вейвлет-анализа не ограничивается цифровой обработкой сигналов; она также охватывает физические эксперименты, численные методы и другие области физики и математики. Благодаря способности анализировать нестационарные сигналы, вейвлет-анализ стал мощной альтернативой преобразованию Фурье в ряде медицинских приложений [4,5].
выйвлет-анализ, преобразование Фурье, томография, шумоподавление
На качество томографических изображений оказывают влияние факторы процесса их реконструкции. Одним из важных факторов является качество технических характеристик системы: погрешность, пиковое отношение сигнал\шум; по ним проводится реконструкция изображения; которое должно быть устойчивым к погрешностям и шумам проекционных данных.
Материалы и методы исследования. Для увеличения константности реконструкции алгоритмов служит использование кратно-масштабного анализа теории вейвлетов, как инструмента фильтрации проекционных данных. Важнейшим достоинством, которое предоставляет вейвлет, служит возможность локального анализа, т.е. анализ конкретной области в большом сигнале.
Вейвлет («короткая волна», «всплеск») - это волновая форма сигнала эффективно ограниченной длительности, которая имеет среднее значение ноль.
1. Петров А. Вейвлеты и их приложения. Рыбинск: РГАТА, 2007.
2. Гонсалес Р., Вудс Р., Элдинс С. Цифровая обработка изображений в среде Matlab. Москва: Техносфера, 2006. 616 с.
3. Любимова М.А., Князева Т.Н. Методы обработки компьютерных томограмм. Научный вестник, Воронежский государственный архитектурно-строительный университет, 2013. 60 с.
4. Адырхаева ДА., Красников Г.В., Смирнова И.Е. Некоторые аспекты оценки состояния микроциркуляции по данным ЛДФ с использованием вейвлет-преобразования // В сб.: Всероссийская научно-практическая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы - 2003». Рязань, 2003.С.112-113.
5. Адырхаева ДА., Смирнова И.Е. Показатели состояния микроциркуляции у студентов по данным лазерной допплеровской флоуметрии, установленные методом вейвлет-преобразования // В сб.: Труды научно-практической конференции «Молодые ученые центра России. Вклад в науку XXI века» (Тула, 26 ноября 2003). Тула, 2003. С.288-292.
