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非下采样Contourlet 域中基于改进隐马尔可夫树的低剂量CT 图像去噪

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 4次 | 上传用户：lidongying

【摘 要】

：

提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X线断层(CT)图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带;结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度;设计Bayes最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:

【作 者】

：

牛彦敏 马燕 王旭初 

【机 构】

：

重庆师范大学物理学与信息技术学院,重庆400047重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400044

【出 处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2009年12期

【关键词】

：

图像处理 Contourlet 变换 隐马尔可夫树 医用CT 成像 图像去噪模型 image processing Contourlet transform h 

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提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X线断层(CT)图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带;结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度;设计Bayes最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:相比小波HMT去噪、Contourlet软阈值去噪等同类方法,该方法提高了噪声估计精度,使图像峰值信噪比

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