1013705/j.issn.1671-68332018.01.020
一种自适应低剂量CT图像质量改善算法
针对低剂量CT(low?dose CT,LDCT)扫描会导致图像质量劣化问题,提出一种基于剪切波变换的低剂量CT图像质量改善算法.首先,利用Anscombe变换,将LDCT图像中的X射线量子噪声转化为近似服从Gaussian分布的噪声;其次,将变换后的LDCT图像转换成剪切波变换域并针对剪切波域上的低信噪比高频系数子带,利用剩余自相关功率改进噪声方差的计算精度并结合贝叶斯最大后验估计提取非噪声高频系数;最后,利用剪切波逆变换和Anscombe逆变换获得重构图像.大量的实验结果表明,该算法优于小波域的算法.其重构图像质量与基于小波域的算法相比,峰值信噪比(PSNR)平均提高522%,平均结构相似度(MSSIM)提高349%.
低剂量CT、剪切波变换、量子噪声、贝叶斯估计、噪声方差
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61271146;河南省国际合作项目152102410017
2018-08-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
75-80