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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种低剂量CT图像去噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211037761.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种低剂量CT图像去噪方法是由贾丽娜;刘卓;王耀鹏设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低剂量CT图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像去噪技术领域，具体涉及一种低剂量CT图像去噪方法。低剂量CT扫描技术能有效减少患者所受到的辐射，但同时也导致了图像质量的降低，尤其是图像中的条形噪声，给去噪工作带来了不小的挑战。针对这个问题，本发明首先利用加权核范数最小化对图像初步去噪，去除斑点噪声；然后将初步去噪后的图像进行旋转，引入方向总变分正则项，并结合利用低秩的方法，提取条纹伪影噪声，然后将初步去噪图像减去条纹伪影噪声进行旋转逆变换后的图像，得到最终的去噪结果。实验结果表明，该算法能够有效的去除低剂量CT图像的条形噪声，并且较好地保留图像细节。

本发明授权一种低剂量CT图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种低剂量CT图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将低剂量CT图像的噪声分为两层，一层是不具有低秩特性的斑点噪声，一层是具有结构纹理特性的条纹噪声，且认为其具有旋转低秩特性； 步骤2，利用加权核范数最小化算法去除斑点噪声得到初步去噪的图像； 步骤3，将初步去噪的图像进行旋转，同时引入方向总变分正则项，再利用低秩方法，在变换域对条纹噪声进行提取，得到旋转后的条形伪影图像； 步骤4，对旋转后的条形伪影图像进行旋转逆变换，用初步去噪的图像减去旋转逆变换后的条形伪影图像，即可得到最终的去噪图像； 所述步骤3中将初步去噪的图像进行旋转，同时引入方向总变分正则项，结合低秩方法，在变换域对条纹噪声进行提取，得到旋转后的条形伪影图像，具体步骤为： 步骤3.1，将初步去噪的图像看作两层，表示为： 7 其中，为初步去噪的图像，为干净图像，表示条纹噪声图像； 步骤3.2，将初步去噪的图像进行旋转变换，公式7演变为： 8 其中，为旋转算子，为旋转后的干净图像，为旋转后的条纹噪声图像； 步骤3.3，在变换域对其进行图像信息去除，通过引入方向总变分作为一个约束项，得到整体的旋转低秩模型： 9 其中，，为约束系数，，分别表示水平和垂直方向上的导数算子，表示核范数； 步骤3.4，通过交替迭代求得，即旋转后的条形伪影图像； 所述交替迭代求得，的具体步骤为： 对公式9在当前估计的周围进行线性化： 10 其中，是初步去噪的图像通过旋转变化后对于旋转参数的雅克比矩阵，公式9的非凸优化问题转换为如下的凸优化问题： 11 公式11通过交替最小化转化为3个最小化子问题： 更新：条纹噪声估计：根据拉格朗日乘子理论，将约束的凸优化问题变为非约束凸优化问题： 12 其中，是拉格朗日乘子，是常数，公式12通过奇异值收缩算法求解； 更新：旋转后的去噪图像估计： 13 其中，是拉格朗日乘子，是常数，公式13通过ADMM算法和奇异值收缩算法得到求解； 更新： 14 公式14通过TILT算法得到求解； 通过以上的交替迭代更新求得，实现条纹噪声的去除。

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