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覃阳
覃阳
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
供职机构:
桂林电子科技大学信息与通信学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
蒋行国
桂林电子科技大学信息与通信学院
韦保林
桂林电子科技大学信息与通信学院
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基于改进K-SVD的磁共振图像去噪算法
被引量:2
2014年
磁共振图像的降噪处理一直是医学图像处理中重要的研究领域。图像中存在噪声会降低图像质量从而影响临床诊断。现有K-SVD算法虽然能达到良好的去噪效果。但却在字典训练中消耗大量时间。本文针对时间消耗问题,提出利用改进的K-SVD算法进行医学图像去噪。首先根据已知的字典原子的可稀疏性,提出一种高效、灵活的稀疏字典结构,该字典能够提供高效的前向和伴随算子。并具有紧凑的表示形式,同时可以有效地训练图像信号;然后在现有K-SVD算法的基本框架下,结合字典的稀疏表示特点使用改进K-SVD算法训练稀疏字典,改进的K-SVD算法能够对更大的字典进行训练,特别是对高维数据的处理更具有优势。实验结果表明,该算法相对基于离散余弦变换字典的磁共振图像去噪以及基于传统K-SVD算法的磁共振图像去噪,不仅能够更加有效地滤除图像中的高斯白噪声,更好地保留原图像的细节信息,而且有效降低了字典训练所消耗的时间;在相同的噪声标准差下,改进K-SVD算法的峰值信噪比提高了约1~3dB。
蒋行国
覃阳
韦保林
关键词:
磁共振图像
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