ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -------------------------------------------- LÊ VINH VĨNH PHÚC TĂNG CƢỜNG CHẤT LƢỢNG ẢNH Y KHOA DỰA TRÊN DUAL TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM CHUYÊN NGÀNH : KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 60.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2014 CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG - HCM Cán bộ hƣớng dẫn khoa học: PGS. Đặng Thành Tín TS. Nguyễn Thanh Bình Cán bộ chấm nhận xét 1: TS.
Lê Thành Sách Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. Lý Quốc Ngọc Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 17 tháng 07 năm 2014. Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.
Trần Ngọc Thịnh 3. Lê Thành Sách 4. Nguyễn Thanh Bình Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA KH & KT MÁY TÍNH ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ VINH VĨNH PHÚC MSHV: 12070534 Ngày sinh: 17/04/1989 Nơi sinh: Cƣ M’gar – Đăk Lăk Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 60.
TÊN ĐỀ TÀI: Tăng Cƣờng Chất Lƣợng Ảnh Y Khoa Dựa Trên Dual Tree Complex Wavelet Transform. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu các định dạng ảnh y khoa. Tìm hiểu các loại nhiễu thƣờng có trong ảnh y khoa. Tìm hiểu các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài.
Đề xuất giải thuật xử lý nhiễu có trong ảnh y khoa. Hiện thực giải thuật đề xuất. So sánh kết quả với các giải thuật hiện có. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20/01/2014 IV.
NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/06/2014 V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : PGS. ĐẶNG THÀNH TÍN, TS. NGUYỄN THANH BÌNH CÁN BỘ HƢỚNG DẪN TRƢỞNG KHOA (Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký) LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn đặc biệt nhất đến PGS.TS Đặng Thành Tín, TS.
Nguyễn Thanh Bình và những ngƣời Thầy đã trực tiếp hƣớng dẫn tôi hoàn thành Luận văn này. Chân thành cảm ơn sự tận tình hƣớng dẫn của các Thầy cùng với những bài học sâu sắc mà các thầy đã chỉ dạy cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Xin gửi lời cám ơn chân tình đến các Thầy, Cô của Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính, Phòng Đào tạo Sau Đại học – Trƣờng Đại học Bách khoa Tp.HCM đã hết lòng dạy dỗ, hƣớng dẫn và hỗ trợ tôi trong suốt thời gian học tập ở trƣờng. Cuối cùng, tôi xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình tôi đã không ngừng động viên, khích lệ tôi học tập.
Học viên Lê Vinh Vĩnh Phúc TÓM TẮT Ảnh y khoa thƣờng bị hƣ hỏng do các loại nhiễu khác nhau. Loại bỏ nhiễu trong ảnh y khoa hiện nay là một vấn đề khó khăn trong lĩnh vực xử lý ảnh y khoa. Các phƣơng pháp giảm nhiễu thƣờng dựa trên thống kê không hiệu quả để giảm nhiễu trong ảnh y khoa. Luận văn này trình bày phƣơng pháp hiệu quả và đơn giản để giảm nhiễu từ ảnh y khoa.
Phƣơng pháp đề xuất dựa trên Dual Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) sử dụng bộ lọc trung vị (Median Filter – MF) kết hợp với bộ lọc trung bình (Average Filter). Kết quả thực nghiệm so sánh với giải thuật DTCWT và giải thuật MF. Chất lƣợng ảnh đầu ra đƣợc đo bằng các thông số tỉ số tín hiệu cực đại trên nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio - PSNR) và sai số bình phƣơng trung bình nhỏ nhất (Mean Squared Error - MSE). Kết quả thực nghiệm đƣợc tiến hành trên ảnh định dạng jpg.
Kết quả của giải thuật đề xuất tốt hơn kết quả các giải thuật so sánh khác. ABSTRACT Medical images are corrupted by different type of noises. Removing of noise from medical images is now a very challenging issue in the field of medical image processing. Most well known medical image denoising methods, which are usually based on the local statistics of a medical image, are not efficient for medical image noise reduction.
This thesis presents an efficient and simple method for noise reduction from medical images. The proposed is based on Dual Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) using median filter method combined average filter. Experimental results are also compared with DTCWT method and median filter method. The quality of the output images is measured by the statistical quantity measures Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Squared Error (MSE).
Experimental results of medical images with types jpg. The result of the proposed method are better than other method. LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn này là công trình nghiên cứu thực sự của cá nhân, đƣợc thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của PGS.TS Đặng Thành Tín và TS Nguyễn Thanh Bình. Các số liệu, những kết luận nghiên cứu đƣợc trình bày trong luận văn này trung thực và chƣa từng đƣợc công bố dƣới bất cứ hình thức nào.
Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình. Học viên Lê Vinh Vĩnh Phúc MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH. DANH MỤC BẢNG. DANH MỤC BẢNG VIẾT TẮT.
CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU .1 Giới thiệu đề tài.2 Nội dung đề tài .3 Giới hạn đề tài .4 Cấu trúc luận văn .3 CHƢƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .1 Các loại nhiễu phổ biến trong ảnh y khoa.2 Các bƣớc khử nhiễu trong ảnh .3 Phƣơng pháp lọc trung vị (Median Filter) .4 Phƣơng pháp lọc trung bình (Average Filter).5 Phép biến đổi Dual Tree Complex Wavelet Transform .2 Các nghiên cứu liên quan.1 Nghiên c ứu trong nƣớc .2 Nghiên c ứu ngoài nƣớc. 15 CHƢƠNG III: GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT .1 Mô hình cơ sở.2 Mô hình giải thuật đề xuất .3 Phƣơng pháp thực hiện.4 Phƣơng pháp đánh giá. 34 CHƢƠNG IV: THÍ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ .1 Các thông số đầu vào.2 Phƣơng pháp thí nghiệm .3 Kết quả thí nghiệm. 41 Nhiễu nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise).
45 CHƢƠNG V: KẾT LUẬN .1 Kết quả đạt đƣợc .2 Ƣu và nhƣợc điểm của giải thuật đề xuất .3 Hƣớng mở rộng. 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO. iii Nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise). v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.3: Nhiễu muối tiêu .4: Các bƣớc khử nhiễu trong ảnh.5: Kết quả đã thực hiện đƣợc với MF .6: Phép biến đổi đối tƣợng p thành đối tƣợng q qua phép biến đổi T .7: Cấu trúc bộ lọc DWT trên tín hiệu 1-D.8: Quá trình phân tích tín hiệu của DTCWT.9: Quá trình tổng hợp tín hiệu của DTCWT .10: Phân tích Wavelet của hình ảnh trong 1 giai đoạn .11: Các hƣớng của hình ảnh con .1: Mô hình giải thuật đề xuất .2: Kiểm tra ảnh .3: Quá trình thêm nhiễu .4: Quá trình lọc bằng bộ lọc media filter.5: Lƣợc đồ khử nhiễu ảnh trên miền wavelet .6: Phép biến đổi DTCWT ở mức 3 .7: Biến đổi DTCWT trên hình ảnh.8: Quá trình lọc bằng bộ lọc average filter.9: Sơ đồ các bƣớc thực hiện chƣơng trình.10: Sơ đồ quá trình kiểm tra ảnh.11: Sơ đồ quá trình lọc trung vị.12: Sơ đồ quá trình lọc nhiễu bằng DTCWT.13: Sơ đồ quá trình lọc trung bình.1: Nhiễu đốm trong ảnh y khoa và các ảnh khử nhiễu của các phƣơng pháp khác nhau.2: Giá trị PSNR của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu đốm.3: Giá trị MSE của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu đốm.4: Nhiễu Gaussian trong ảnh y khoa và các ảnh khử nhiễu của các phƣơng pháp khác nhau.5: Giá trị PSNR của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp Gaussian.6: Giá trị MSE của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp Gaussian.7: Nhiễu muối tiêu trong ảnh y khoa và các ảnh khử nhiễu của các phƣơng pháp khác nhau.8: Giá trị PSNR của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu salt & pepper.9: Giá trị MSE của các phƣơng pháp khác nhau trên ảnh y khoa xƣơng khớp nhiễu salt & pepper.10: Nhiễu muối tiêu trong ảnh y khoa (hệ số nhiễu 0.5) và các ảnh khử nhiễu của các phƣơng pháp khác nhau.
49 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Hệ số biến đổi DWT mức đầu.2: Hệ số biến đổi DWT các mức còn lại.1: Giá trị PSNR (in dB) của ảnh y khoa xƣơng nhiễu đốm.2: Giá trị MSE của ảnh y khoa xƣơng nhiễu đốm.3: PSNR (in dB) c ủa ảnh y khoa xƣơng nhiễu Gaussian.4: MSE của ảnh y khoa xƣơng nhiễu Gaussian.5: Bảng giá trị PSNR (in dB) của ảnh y khoa xƣơng nhiễu salt & pepper.6: Bảng giá trị MSE của ảnh y khoa xƣơng nhiễu muối tiêu. 47 DANH MỤC BẢNG VIẾT TẮT 1-D : One Dimensional 2-D : Two Dimensional FT : Fourier Transform WT : Wavelet Transform DWT : Discrete Wavelet Transform CWT : Complex Wavelet Transform DTCWT : Dual Tree Complex Wavelet Transform MSE : Mean Squared Error SNR : Signal to Noise Ratio PSNR : Peak Signal to Noise Ratio MRI : Magnetic Resonance Imaging SAR : Synthetic Aperture Radar SMF : Standard Median Filter CHƢƠNG II: GIỚI THIỆU Chƣơng này trình bày các vấn đề cần giải quyết trong đề tài luận văn, phạm vi của các vấn đề này và nội dung cần thực hiện. Cuối cùng trình bày cấu trúc của luận văn.1 Giới thiệu đề tài Ở thế kỷ 21 ngành công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của xã hội. Việc ứng dụng công nghệ thông tin đã giúp thay đổi toàn diện và hiệu quả trong các lĩnh vực kinh tế, khoa học, kỹ thuật, quân sự, giáo dục.
Trong đó có ngành y tế. Công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng đã giúp ngành y tế đạt đƣợc nhiều thành tựu lớn lao trong công tác khám và chữa bệnh. Theo đó, nhiều căn bệnh nguy hiểm đã đƣợc phát hiện và ngăn chặn kịp thời. Để làm đƣợc điều này ngoài chuyên môn giỏi các y bác sỹ còn cần có những thiết bị y tế hiện đại giúp cho việc quan sát, tìm kiếm, chuẩn đoán bệnh đƣợc dễ dàng và chính xác hơn.
Tuy nhiên các thiết bị này còn chịu nhiều tác động khác nhƣ : môi trƣờng bên ngoài, bên trong cơ thể bệnh nhân, giới hạn về kỹ thuật, ánh sáng. nên kết quả của các thiết bị này đƣa ra không phải lúc nào cũng tốt. Một ví dụ dễ thấy nhất đó là chuẩn đoán bệnh thông qua hình ảnh. Với những hình ảnh thu đƣợc từ thiết bị y tế, các y bác sỹ sẽ tiến hành chuẩn đoán bệnh cho bệnh nhân.
Nhƣ vậy kết quả chuẩn đoán có chính xác hay không cũng phụ thuộc nhiều vào chất lƣợng của hình ảnh mà thiết bị đó sinh ra.
