Potiskivanje šuma iz medicinskih slika pomoću valićne transformacije

undergraduate thesis

• Title (english): Medical Imaging Denosing Using Wavelet Transform
• Author: David Pavlović
• Mentor: Ana Sović Kržić (mentor)
• Committee member: Ana Sović Kržić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Ivan Ralašić (član povjerenstva)
• Committee member: Matea Đonlić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2017-07-11, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Electrical Engineering

Abstract

U radu je opisana valićna transformacija s teorijskog i praktičnog pogleda. Osnova teorijskog dijela je multirezolucijska analiza na kojoj se temelji valićna transformacija. Opisane su funkcije skale kojima se aproksimira neka proizvoljna funkcija $ f(t) $ i funkcije valića kojima se opisuju detalji funkcije $ f(t) $. Funkcije skale i funkcije valića su međusobno povezane, a ta povezanost se koristi u brzoj implementaciji valićne transformacije na računalu. Opisana je kontinuirana i diskretna inačica valićne transformacije, a potom je opisana implementacija brze valićne transformacije filtarskim slogovima na računalu. U praktičnom dijelu provedeni su i komentirani testovi nad MR slikama kojima se uspoređuju različiti parametri i pristupi potiskivanju šuma u slikama poput razine dekompozicije, odabir valića za računanje valićne transformacije i korištenje različitih metoda za računanje praga kojim se filtrira šum.

Abstract (english)

This work presents and describes wavelet transform. The fundamental idea behind wavelet transform is multiresolution analysis, so the scaling functions and wavelet functions are introduced. Scaling function is used to approximate arbitrary function $f(t)$ and wavelet functions describes the details of function $ f(t) $. Furthermore, work describes continuous and discrete version of wavelet transform and shows their properties. The last section of theoretical part of the work shows the implementaion of fast wavelet transform (FWT), an computationally efficient implementation of discrete wavelet transform, using filter banks. The FWT algorithm is used in obtaining experimental results in this work. Mentioned results shows how different parameters like level of decomposition, wavelet selection and different thresholding methods affects denoising of medical images.

• Keywords: linearne transformacije; multirezolucijska analiza; kontinuirana valićna transformacija; diskretna valićna transformacija; brza valićna transformacija; filtarski slogovi; metode računanja praga
• Keywords (english): linear transforms; multiresolution analysis; continuous wavelet transform; discrete wavelet transform; fast wavelet transform; filter banks; threshold selection methods
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:588522
• Study programme: Title: Electrical Engineering and Information Technology; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2019-03-13 23:43:13