目的噪声会降低磁共振图像(MRI)的质量,影响视觉效果和计算机辅助诊断,针对MRI噪声的莱斯(Rician)分布特性,设计一种有效的MRI去噪算法。方法在双树复小波(DT-CWT)域结合双边滤波器(BF)和基于Stein无偏误差估计的邻域收缩法(Neigh Shrink SURE)、二变量收缩法(Bivariate Shrink)设计一种有效的磁共振图像MRI去噪算法。所设计的算法充分考虑了MRI的噪声分布特性以及小波系数的层间和层内相关性,其性能优劣主要取决于平方MRI的双树复小波系数的噪声标准差估计的准确程度,其次和双边滤波器的参数以及两种收缩方法的占比有关。为了使各算法的协同发挥最好的性能,以均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)作为图像质量评价指标,修正DT-CWT系数的噪声标准差,确定最佳双边滤波参数以及两种收缩方法的占比。在双树复小波域结合3种方法设计了一种有效的MRI去噪算法。结果与现有几种算法进行图像去噪比较实验。在视觉效果、去噪指标PSNR和SSIM以及耗时方面,本文算法综合性能优于现有的几种MRI去噪算法,PSNR提高了约0.5 1 d B,SSIM提高了约5%10%。结论双树复小波域的去噪优于基本小波去噪,利用层内和层间相关性的去噪算法很好去除了噪声,双边滤波器的使用增强了低频部分的图像,使得本文算法在MRI莱斯噪声的去除上获得了较好的表现,在去噪的同时能够保留边缘和细节信息。