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基于CT图像序列的稀疏三维变换域协同滤波去噪方法 

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申请/专利权人:北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心

摘要:本发明涉及一种基于CT图像序列的稀疏三维变换域协同滤波去噪方法,属于计算机医学成像和图像处理技术中的应用。本发明首先对医学图像序列进行不同场景的相似块划分并组成三维相似块组,利用DCT三维变换将相似块组转化为稀疏变换域,通过协同自适应阈值对变换域进行频域去噪,最后对其逆变换和加权聚合完成图像粗去噪。利用相关系数和距离判断共同确定二次去噪的相似块,并且利用粗去噪结果的能量谱和噪声功率谱对相似块进行二次去噪。最终使用限制对比度自适应直方图均衡化进行图像增强,它能够在增强图像细节的同时保持重要的结构信息和避免噪声的过度放大。

主权项:1.一种基于CT图像序列的稀疏三维变换域协同滤波去噪方法,其特征在于该方法的步骤包括:步骤一,首先对CT图像进行粗估计,粗估计包括基于不同尺度的相似块匹配、三维协同滤波和图像加权聚合估计,得到粗估计图像;步骤二,对步骤一得到的粗估计图像进行二次去噪;步骤三,对步骤二得到的二次去噪后的图像利用限制对比度自适应直方图均衡化方法进行图像增强。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京理工大学 中国人民解放军总医院第二医学中心 基于CT图像序列的稀疏三维变换域协同滤波去噪方法

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