基于补偿特征图滤波算法去除光学相干层析造影成像俯视图的运动伪影

运动伪影是光学相干层析造影成像(OCTA)俯视图中的一个重要问题.提出一种补偿特征图像滤波(CEF)算法去除光学相干层析造影成像俯视图的运动伪影.首先,利用奇异值分解(SVD)将光学相干层析造影成像俯视图展开为一系列的特征图像;然后,利用高通特征图像和从第一特征图像中抽取得到的正交补偿积这两部分来重建恢复图像.实验结果表明,CEF算法能较好地去除条纹噪声,经CEF算法复原得到的图像有着较传统特征图滤波算法更好的图像质量.该算法为其他扫描成像系统去除类似的条纹噪声提供了新的参考.     

基于稳健性主成分分析算法的光学相干层析成像去除散斑噪声的研究

为了消除光学相干层析成像(OCT)系统中存在的大量散斑噪声,引入了稳健性主成分分析(RPCA)算法。通过分析生物组织在OCT中散斑的产生机制,从而了解OCT系统中散斑噪声的特点。结合OCT系统自身的特点,证明基于RPCA算法的低秩矩阵恢复模型对OCT系统消除散斑噪声有良好的适用性。利用RPCA算法,可以得到将OCT原始图像分解成散斑噪声图像和样品截面图像的最佳估计。RPCA算法能在分离散斑噪声的同时,保留样品自身结构的散斑图样,有效地避免了伪影的生成。通过对比处理后和处理前的图像,结果表明,RPCA算法能够有效地抑制散斑噪声,提高信噪比,改善OCT图像效果。