基于改进非局部均值的CPMG信号去噪算法

采用低场核磁共振技术进行检测时,接收到的回波信号微弱且信噪比低,真实的信号容易淹没在背景噪声中,严重影响到后续的反演等操作的准确性.针对这一问题,提出利用非局部均值滤波算法对CPMG(Carr Purcell Meiboom Gill)回波信号进行降噪的方法.首先,对算法中至关重要的参数选择的方法进行分析,提出了利用Stein无偏风险估计的自适应参数选取方法;然后,根据回波信号的特性对算法进行改进,即利用信号点数据方差的不同,自适应地求取各点进行非局部均值滤波时的相似窗宽度;最后,求取利用最优参数进行降噪后的CPMG回波信号.对仿真数据和真实数据的反演结果对比分析表明,该改进的非局部均值滤波算法能够取得更好的滤波效果,能够获得较优的反演谱.