14、图像去噪与特征选择在医疗领域的应用

图像去噪与特征选择在医疗领域的应用

在图像处理和医疗数据分析领域，图像去噪和特征选择是两个关键的任务。图像去噪旨在去除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度；而特征选择则是从大量的数据特征中挑选出最具代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和效率。下面将详细介绍相关的算法和方法。

图像去噪算法

为了去除高污染图像中的椒盐噪声，提出了两种新技术：平均修剪滤波器（Average Trimmed Filter，ATF）和补丁否则平均修剪滤波器（Patch Else Average Trimmed Filter，PEATF），并基于此开发了概率决策平均修剪滤波器（Probabilistic Decision Based Average Trimmed Filter，PDBATF）。

• 平均修剪滤波器（ATF）
  • 原理 ：当使用修剪中值滤波器（TMF）去噪时，若选定窗口中去除强度值“0”和“255”后剩余的非噪声像素（NFP）数量为奇数，可直接排序并计算中值来替换噪声像素；但当剩余NFP数量为偶数时，计算两个中心元素的均值可能无法准确估计原始像素强度，导致图像细节丢失和模糊。因此，ATF提出了一种新策略。
  • 算法步骤 ：
    • 选择3×3的窗口大小，假设处理像素为NI (i, j)。
    • 若0 < NI (i, j) < 255，则NI (i, j)为NFP，其值不变。
    • 若NI (i, j) = 0或NI (