小波各向異性模型肺部CT圖像去噪
摘要：在獲取肺部CT圖像過程中不可避免地要受到噪聲污染,使用傳統(tǒng)的去噪算法不能在對肺部CT圖像有效去噪的同時(shí)很好地保持邊緣、紋理等有用信息。為在肺部CT圖像去噪時(shí)很好地保持邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息,提出一種新的小波各向異性模型肺部CT圖像去噪算法。算法首先對含噪的肺部CT圖像進(jìn)行Daubechies小波(dbN)軟閾值去噪,然后在此基礎(chǔ)上利用各向異性模型去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)去噪算法相比,所提算法不僅去噪后的肺部CT圖像噪聲點(diǎn)較少而且具有更好的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息保持性。
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