医学影像图像去噪：滤波器方法、频域方法、小波变换、非局部均值去噪、深度学习与稀疏表示和字典学习

        医学影像图像去噪是指使用各种算法从医学成像数据中去除噪声，以提高图像质量和对疾病的诊断准确性。MRI（磁共振成像）和CT（计算机断层扫描）是两种常见的医学成像技术，它们都会受到不同类型噪声的影响。

        在医学影像中，噪声可能来源于多个方面，包括成像设备的电子系统、患者的生理运动、成像技术的局限性等。噪声不仅会降低影像的质量，还可能导致诊断错误。

        目前，有许多方法可以用于去除或减少医学影像中的噪声。

一、滤波器方法

        滤波器方法是图像处理中去除噪声的基本技术之一。在医学影像去噪领域，常用的滤波器方法包括：

1. 均值滤波：通过对目标像素点及其邻域内的像素点的灰度值进行平均运算来达到去噪效果。这种方法简单直接，但容易导致图像边缘和细节的模糊。

2. 中值滤波：选取目标像素点及其周围邻域内的像素点的中值作为该点的新灰度值。中值滤波对脉冲噪声（如盐和胡椒噪声）具有很好的去除效果，并且能较好地保护图像边缘。

3. 高斯滤波：使用高斯函数作为权重对邻域内的像素进行加权平均。高斯滤波能够有效去除高斯噪声，并且在平滑图像的同时尽量保持边缘信息。

4. 双边滤波：在高斯滤波的基础上增加了一个考虑像素差异的权重因子ÿ