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龙图腾网恭喜成都大学申请的专利基于局部结构度量的全变分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：CN116630182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202310514091.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法是由王佳熙;左鸿滔;王孝天设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法，属于图像处理领域。本发明分为区分边缘与平坦区域、以及CT图像去噪两个步骤。本发明的边缘检测函数是一个自适应的，它充分利用了局部结构度量的全局信息，得出一个更适当的函数，利用该函数能求出更合适的范数。这对于对含噪CT图像的平坦和边缘区域的区分更加精准。在图像去噪方面，传统的TV模型不能起到保护边缘的作用。而本发明采用的是自适应范数的方式，针对平坦区域模型的正则项范数趋近于2，能尽可能的去除噪声；针对边缘部分，模型的正则项范数趋近于1，会起到保护边缘的作用。

本发明授权基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法，其特征在于：该方法包括边缘检测和图像去噪；所述边缘检测为：首先对图像进行三阶的高斯滤波，然后求出结果图像的结构张量，得出结构张量对应的特征值；根据特征值求出结构度量，建立一个自适应的边缘检测模型，针对含噪图像区分平坦区域和边缘区域；所述边缘检测包括以下步骤：S1：计算结构张量： 其中Ix表示图像I关于x的一阶偏导，Ixy表示图像在x的一阶偏导后再求关于y的偏导，Iy表示图像关于y的一阶偏导，*表示卷积符号，Gσ表示标准差为σ的三阶高斯滤波；S2：计算结构张量对应的特征值当Gσ为三阶的高斯滤波时，ST为一个二阶矩阵，最多有两个不同的特征值，设特征值λ1≥λ2，并记 其中，a11，a12，a21和a22为矩阵ST的元素； 其中λ1为STx,y较大的特征值，λ2为STx,y较小的特征值；利用STx,y的特征值和特征向量提取图像的结构信息，包括边缘和角点；S3：构造新的局部结构度量新的局部结构度量为： 对于一张含噪的CT图像，当在图像的边缘部分时，利用m值的大小区分其边缘区域和平坦区域；S4：利用新的边缘检测函数确定范数范数pm的计算方法采用的是自适应范数的方式，针对平坦区域模型的正则项范数趋近于2，能尽可能的去除噪声；针对边缘部分，模型的正则项范数趋近于1，会起到保护边缘的作用，具体为： 其中mmin表示所有m的最小值，mmax表示所有m的最大值，表示所有m的平均值，ε→0+，a,b和c为待定参数，范数pm值域为1到2；所述图像去噪包括以下步骤：S5：利用有限差分法求解全变分去噪模型全变分去噪模型为 其中I为含噪图像，为梯度算子，Ω为被积区域，f去噪后的图像，λ为惩罚项系数，J为能量泛函。

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