Una técnica versátil de filtración de ruido en el dominio de wavelets para imágenes médicas

En este artículo, proponemos un método robusto en el dominio de wavelets para la filtración de ruido en imágenes médicas. El método propuesto se adapta a varios tipos de ruido en las imágenes así como a la preferencia del experto médico; un solo parámetro puede ser utilizado para equilibrar la preservación de detalles relevantes (dependientes del experto) frente al grado de reducción de ruido. El algoritmo aprovecha el conocimiento generalmente válido acerca de la correlación de características significativas de la imagen a través de las escalas de resolución para realizar una clasificación preliminar de coeficientes. Esta clasificación preliminar de coeficientes se utiliza para estimar empíricamente las distribuciones estadísticas de los coeficientes que representan características útiles de la imagen por un lado y principalmente ruido por el otro. La adaptación al contexto espacial en la imagen se logra utilizando un indicador de actividad espacial local en el dominio de wavelets. El método propuesto es de baja complejidad, tanto en su implementación como en el tiempo de ejecución. Los resultados demuestran su utilidad para la supresión de ruido en ecografías médicas y resonancias magnéticas. En estas aplicaciones, el método propuesto supera claramente a los algoritmos adaptativos espaciales de resolución única, en términos de medidas de rendimiento cuantitativas, así como en términos de calidad visual de las imágenes.