【摘 要】
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目的 利用非局部均值滤波与小波相结合的算法,抑制脑部CT图像噪声,提高图像的质量.方法 通过仿真实验确定不同噪声水平下的滤波系数,然后采用真实的含噪脑CT图像进行验证,并与传统非局部均值滤波进行比较.最后采用配对t检验,对该方法滤波前后的图像峰值信噪比进行统计学分析.结果 该方法能够使含有白噪声的CT图像的峰值信噪比提高5～10 dB,高出传统非局部均值滤波后图像3～5 dB.滤波前后的图像峰值信噪比具有统计学差异(P<0.001).结论 结合小波的自适应非局部均值滤波可以对不同噪声水平的脑CT图像进行自
【机 构】
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河北医科大学 医学影像学院,河北 石家庄 050017
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目的 利用非局部均值滤波与小波相结合的算法,抑制脑部CT图像噪声,提高图像的质量.方法 通过仿真实验确定不同噪声水平下的滤波系数,然后采用真实的含噪脑CT图像进行验证,并与传统非局部均值滤波进行比较.最后采用配对t检验,对该方法滤波前后的图像峰值信噪比进行统计学分析.结果 该方法能够使含有白噪声的CT图像的峰值信噪比提高5～10 dB,高出传统非局部均值滤波后图像3～5 dB.滤波前后的图像峰值信噪比具有统计学差异(P<0.001).结论 结合小波的自适应非局部均值滤波可以对不同噪声水平的脑CT图像进行自适应处理,有效去除噪声,提高峰值信噪比,同时保留图像的细节及边缘,改善图像质量.
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