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模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法

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在医学CT成像过程中,由于引入了不可避免的噪声,致使图像质量下降,影响临床诊断.因此,研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义.本文结合图像分割的思想,利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域,通过小波稀疏表示对不同类型的图像块进行阈值去噪处理,以便更好地保留医学CT图像的细节特征.实验结果表明,本文算法对医学CT图像降噪有一定的效果,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)都得到了改善,更好并且很好地保留CT图像的细节信息.

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来源
《第十七届全国信号处理学术年会》|2015年|1354-1360|共7页
会议地点天津
作者
SUN Yun-shan; 孙云山; ZHANG Li-yi; 张立毅; GENG Yan-xiang; 耿艳香;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
计算机断层图像; 去噪方法; 模糊神经网络; 像素分类; 稀疏表示;

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