Potiskivanje šuma iz medicinskih slika pomoću valićne transformacije

završni rad

• Naslov (engleski): Medical Imaging Denosing Using Wavelet Transform
• Autor: David Pavlović
• Mentor: Ana Sović Kržić (mentor)
• Član povjerenstva: Ana Sović Kržić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Ralašić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Matea Đonlić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: linearne transformacije; multirezolucijska analiza; kontinuirana valićna transformacija; diskretna valićna transformacija; brza valićna transformacija; filtarski slogovi; metode računanja praga
• Ključne riječi (engleski): linear transforms; multiresolution analysis; continuous wavelet transform; discrete wavelet transform; fast wavelet transform; filter banks; threshold selection methods
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:588522
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 23:43:13