Využití filtračních metod v NMR měřeních

Abstract

Diplomová práce se zabývá vlnkovou transformací a jejím využitím při zpracování a odstraňování šumu ze snímků pořízených nukleární magnetickou rezonancí. Definuje základní pojmy v této problematice jako jsou mateřská vlnka či prahování. Především však popisuje princip vlnkové transformace, prahovací techniky a kritéria hodnocení účinnosti filtrace. Je zde popsána spojitost mezi vlnkovou transformací a bankami číslicových filtrů. V experimentální části je popsána navržená filtrační metoda odstranění šumu ze snímku pořízeného technikou nukleární magnetické rezonance. Byly aplikovány různé druhy mateřských vlnek. Vyhodnocení účinnosti filtrace bylo provedeno pomocí poměru signálu k šumu, relativního kontrastu a strmosti změny intenzity signálu. Dále se věnuje porovnání vlastností obrazu a výběru mateřské vlnky na základě vlastností obrazu. Obrazy byly porovnány z hlediska jejich histogramu, kumulativního histogramu, k-prostoru a diference obrazu.This master’s thesis deals with the wavelet transform and its use in processing and removing noise from images acquired by nuclear magnetic resonance. It defines fundamental terms for this work as mother wavelet or thresholding. Above all, it describes the principle of wavelet transform, thresholding techniques and criteria for evaluating the effectiveness of filtration. It describes the relation between wavelet transforms and digital filter banks. The experimental section describes the designed filtering method for removing noise from an image captured by the technique of nuclear magnetic resonance. We applied to different kinds of mother wavelets. Evaluation of the effectiveness of filtering was performed using the signal to noise ratio, relative contrast and the steepness of the intensity changes in signal intensity. It also discusses the comparison of properties of the image and selecting the mother wavelets based on image characteristics. Images were compared in terms of a histogram, cumulative histogram, k-space and the difference image.