基于L1范数主成分分析的颅脑图像恢复

摘要：

医学颅脑图像处理已成为脑部疾病诊断的重要途径，为去除颅脑图像的噪声和异物遮挡而又不损失正常组织信息，提出了一种基于L1范数鲁棒主成分分析降维的颅脑图像恢复方法。首先用L1范数代替传统主成分分析中的L2范数，构造对噪声更加鲁棒的L1范数主成分分析；然后对其代价函数进行交替凸规划算法计算图像降维后的特征数据与投影矩阵；最后利用线性变换得到恢复后的医学颅脑图像。与传统图像压缩与恢复方法不同，该方法利用了L1范数的噪声鲁棒性，通过降维的方法来实现颅脑图像的恢复，同时实现去噪和异常检测的功能。在真实颅脑图像库中进行的比较实验证明了该方法对于颅脑图像恢复的有效性。

关键词：脑图像恢复、主成分分析、L1范数、稀疏表示

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61073116,61272152,61003131;安徽省自然科学基金项目1208085MF109

在线出版日期：2014-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：231-234