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Wavelet denoising of multiframe optical coherence tomography data using similarity measures

机译：多帧光学相干断层扫描数据的小波去噪

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Speckle noise is the main cause of image degradation in optical coherence tomography, which makes denoising an essential process to obtain quality images. This study proposes a wavelet-based denoising technique in which detail coefficients are assigned weights using similarity measures of Pearson's correlation coefficient and structural similarity index (SSIM). Stationary wavelet transform is used for SSIM which is an image quality measure is used as optimisation criterion to denoise images in this study. Procedure of weight computation is discussed in detail. Average of these detailed components is used to denoise the images. Comparison of proposed technique with the existing techniques has been carried out at length. Extensive qualitative and quantitative analysis reveal that the proposed technique is efficient and performs better in terms of noise reduction while maintaining the structural contents of the image.
机译：斑点噪声是光学相干断层扫描中图像质量下降的主要原因，这使去噪成为获得高质量图像的重要过程。这项研究提出了一种基于小波的去噪技术，其中使用皮尔逊相关系数和结构相似性指标（SSIM）的相似性度量为详细系数分配权重。固定小波变换用于SSIM，这是一种图像质量度量，被用作优化标准以对图像进行降噪。权重计算的过程将详细讨论。这些详细分量的平均值用于对图像进行降噪。详细地比较了所提出的技术与现有技术。大量的定性和定量分析表明，所提出的技术是有效的，并且在保持图像的结构内容的同时，在降噪方面表现更好。

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