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申请/专利权人：浙江大学滨江研究院;恩视微(苏州)医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进聚类的多阶段OCT图像去噪方法、设备和存储介质，方法包括：将对同一位置重复扫描得到的多张原始OCT图像进行配准、平均融合得到平均图像；利用平均图像的多个特征进行聚类，获得像素的权重系数模板；通过TV模型对每张原始OCT图像的背景进行去噪，之后再进行多尺度分解，分别获得各级分解下的高频图像和低频图像；对高频图像进行引导滤波，对低频图像进行方向性滤波；将各级分解图像逐级向上还原并与上一级低频图像进行加权融合，获得去噪并增强的OCT图像；将多张去噪并增强的OCT图像进行配准并平均融合，得到最终去噪的OCT图像。本发明的方法能够在有效降低图像散斑噪声的同时更大程度地保留图像中的细节信息。
主权项：1.一种基于改进聚类的多阶段OCT图像去噪方法，其特征在于，包括：（1）将对同一位置重复扫描得到的多张原始OCT图像进行配准并平均融合，得到平均图像Imean；（2）利用平均图像Imean的多个特征进行聚类，获得像素的权重系数模板wmask；（3）结合权重系数模板wmask，通过TV模型对每张原始OCT图像的背景进行去噪；（4）对背景去噪后的每张原始OCT图像进行多尺度分解，分别获得各级分解下的高频图像和低频图像；（5）对各级分解下的高频图像进行引导滤波，对各级分解下的低频图像进行方向性滤波；（6）针对每张原始OCT图像，将各级分解图像逐级向上还原并与上一级低频图像进行加权融合，获得去噪并增强的OCT图像；（7）将多张去噪并增强的OCT图像进行配准并平均融合，得到最终去噪的OCT图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学滨江研究院 恩视微(苏州)医疗科技有限公司 基于改进聚类的多阶段OCT图像去噪方法、设备和存储介质
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