【摘 要】
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目的：为了改善低剂量CT图像的质量,本文提出一种自适应去除图像中泊松噪声的算法.
方法：首先,用基于剪切波的复合方差稳定变换,将泊松噪声转化为具有渐近稳定方差的近似高
【机 构】
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郑州大学信息工程学院与郑州市医疗信息化工程技术研究中心,郑州450001FastCorporation2791-5ShimoturumaYamoto,KanagawaJapan,与郑州市医疗信息化工程
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目的：为了改善低剂量CT图像的质量,本文提出一种自适应去除图像中泊松噪声的算法.
方法：首先,用基于剪切波的复合方差稳定变换,将泊松噪声转化为具有渐近稳定方差的近似高斯噪声.进而,利用剪切波邻域系数的相关性,用最大后验估计法(MPA)估算出阈值,并基于阈值判断出非噪声剪切波系数的位置.然后,基于该非噪声剪切波系数的位置,利用混合梯度下降法迭代重构出去除噪声的图像.其创新点是通过结合基于相关性的自适应去噪方法和混合梯度下降法来提高非噪声系数的估计精度.
结果：对多幅加入泊松噪声的CT图像进行一系列仿真实验,实验结果验证了提出算法的有效性.与传统的基于剪切波的去噪算法相比,其SNR值提高了6％,MSSIM值提高了2％.
结论：本文算法的视觉效果和定量评价指标都优于基于剪切波的传统去噪算法.
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