基于离散剪切波的MAP-MRF低剂量CT去噪算法
当降低X射线计算机断层成像(computer tomography,CT)的管电流强度,投影数据将变为低信噪比的,使CT图像复原变为欠定问题.提出了一种基于离散剪切波MAP-马尔可夫随机场(map Markov random field,MAP-MRF)的低剂量医学CT图像去噪算法.首先,利用离散剪切波多尺度、多方向的优点,可以精确地计算剪切系数,而且可以更稀疏的表示图像信息,结合马尔可夫理论提出了基于MAP-MRF的去噪算法,使盲复原结果在噪声消除和边缘保持上达到有效的平衡,且优化了正则化项,使算法快速收敛.图像的噪声得到了较为有效的滤除,并且图像特征得到了较好的保留,将MAP-MRF算法与其他5种对比算法进行Shepp-Logan体膜、临床脑部CT、临床低剂量肩部CT的定性及定量实验,实验结果表明,在定性实验中该方法可以获得良好的CT重建图像,保留清晰的纹理细节和结构特征;在10 mA模拟噪声及20 mA临床低管电流定量实验中峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)指标均有较大改进,均方根误差(RMSE)低于对比算法,证明了算法的有效性.
数字图像处理;马尔可夫随机场;离散剪切波;MAP算法
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
天津市自然科学基金项目基于贝叶斯压缩感知的低剂量医学CT图像盲复原重建算法16JCYBJC28800
2021-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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