DR图像的去噪方法研究文献综述

DR（DigitalRadiography，数字射线成像）技术作为一种重要的医学影像技术，在临床诊断中发挥着至关重要的作用。

然而，DR图像的质量容易受到噪声的影响，从而降低图像的清晰度和诊断的准确性。

因此，DR图像去噪成为了医学图像处理领域的研究热点。

本文概述了DR图像噪声的类型和特点，并深入探讨了传统的DR图像去噪方法和基于深度学习的DR图像去噪方法。

传统方法包括空间域去噪方法（如中值滤波、双边滤波）和变换域去噪方法（如小波变换、傅里叶变换）。

近年来，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），在DR图像去噪方面展现出巨大潜力。

本文对不同去噪方法的优缺点进行了详细的分析和比较，并展望了DR图像去噪技术的发展趋势。

关键词：DR图像；去噪；深度学习；卷积神经网络；生成对抗网络

数字射线成像（DR）技术利用X射线穿透人体，并将透射后的X射线信号转换为数字信号，形成数字图像，是现代医学影像领域中不可或缺的诊断技术。

DR技术具有成像速度快、图像清晰度高、辐射剂量低等优点，在疾病的诊断、治疗和预后评估中发挥着至关重要的作用。