一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统

本发明公开了一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统，包括：对癌症图像进行自适应分割，对分割后的各区域进行噪声估计和统计分析，自动调整去噪参数；采用小波变换和金字塔分解进行多尺度特征提取，对调整参数后的图像进行分析和处理；对多尺度处理后的图像进行质量评估和失真检测，自动识别和定位伪影与失真，采用点扩散函数反演和维纳滤波方法，校正和补偿干扰，获得校正图像；对校正图像应用直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化后，使用卷积神经网络结合稀疏表示和字典学习算法，进行去噪处理，得到去噪结果。本发明能够有效去除不同类型癌症图像中的噪声，同时保留关键诊断信息，提高图像质量和清晰度。