基于区域内容感知核范数的低剂量CT影像去噪

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shirleyzuo

【摘要】

：

针对传统基于核范数最小化(NNM)的低秩约束模型在低剂量CT(LDCT)影像去噪中易造成局部纹理细节丢失的问题,提出一种具有区域内容感知能力的加权NNM的LDCT影像去噪算法。首先采用基于奇异值分解(SVD)的方法估计LDCT影像中的局部噪声强度;然后采用基于局部统计特性的方法进行目标影像块匹配;最后根据影像局部噪声强度以及不同奇异值水平自适应设置核范数权重,以实现基于加权NNM的LDCT影像去噪

【作者】

：

宋芸张元科卢虹冰邢宇翔马建华

【机构】

：

曲阜师范大学信息科学与工程学院,南方医科大学生物医学工程学院,空军军医大学生物医学工程系,清华大学工程物理系

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

低剂量计算机断层扫描噪声抑制核范数最小化低秩区域内容感知 Low-Does Computed Tomography(LDCT)noise reducti

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61871383),国家重点研发计划项目(2017YFC0107400)

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