1、隨著醫(yī)學(xué)、計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在臨床應(yīng)用上發(fā)揮著越來越重要的作用。醫(yī)學(xué)CT圖像在成像過程中，由于成像機(jī)制和外界因素的影響，將不可避免的引入噪聲。
　　傳統(tǒng)的去噪方法往往需要知道噪聲的統(tǒng)計特性，本文以匹配跟蹤算法的稀疏分解為基礎(chǔ)提出了自適應(yīng)分塊稀疏去噪方法和分塊硬門限閾值稀疏去噪方法。本文具體做了如下工作:
　　(1)首先，用匹配跟蹤算法實現(xiàn)一維信號和二維圖像信號的稀疏分解。為了保證圖像稀疏分解有良好的視覺效果，本文

2、選擇的過完備原子庫是非對稱原子庫。針對匹配跟蹤方法運算量巨大的問題，引入遺傳算法尋找與信號最佳匹配的原子，同時提出分塊的思想，即把分塊后的圖像單獨進(jìn)行去噪。實驗表明，分塊后對各子塊采用遺傳算法分解尋找的最佳匹配原子能有效的重建原圖像，大大降低了運算量，節(jié)省運算時間。
　　(2)其次，本文采用提出的分塊稀疏分解去噪方法對醫(yī)學(xué)圖像去噪。在醫(yī)學(xué)圖像去噪中，為了解決稀疏自適應(yīng)去噪問題，引入了圖像相干比閾值作為醫(yī)學(xué)圖像去噪的結(jié)束條件。通過大