基于方差稳定变换和BM4D的MR图像莱斯噪声去除方法

磁共振图像(MR)通常含有莱斯(Rician)噪声,莱斯噪声是一种与信号相关的非加性噪声,不服从正态分布,难以去除。已有方法表明,方差稳定变换(VST)可以将方差不固定的莱斯分布转换为方差固定的高斯分布。首先,运用VST算法把莱斯噪声转换为高斯噪声,然后,运用在高斯去噪方面表现优良的三维块匹配去噪(BM4D)算法去噪,最后,运用方差稳定变换的逆变换(IVST)对去噪后的图像进行处理,得到最终的无偏的去噪后图像。仿真结果表明,研究所用方法不但在视觉上明显优于BM4D算法和小波去噪(wavelet)算法,而且在峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似度(SSIM)两个客观指标上明显优于其他两种方法,其中PSNR高出10dB左右,SSIM高出30%以上,该方法有效地降低了噪声,较好地保留了图像的边缘及细节信息。

方差稳定变换下曲波域MR图像莱斯噪声去除算法

磁共振图像往往含有莱斯噪声,不同于加性高斯噪声,莱斯噪声的分布与图像的数据相关,使其更为难以去除.已有方法表明,方差稳定变换可以将莱斯噪声分布变换为方差稳定的高斯分布.利用该特性,结合曲波变换这一新的多尺度变换理论,提出一种磁共振图像莱斯噪声去除算法.算法分别采用了硬阈值和贝叶斯软阈值两种曲波域去噪方法,并针对这两种方法对曲波域低频系数层未做有效去噪的缺陷,提出对低频系数层进行软阈值去噪的改进.实验结果表明,改进算法在峰值信噪比和平均结构相似度的评价上均有较大提高,证明该算法在去除莱斯噪声及保护图像信息上的有效性.

结合方差稳定变换和PGPD去除磁共振图像Rician噪声

基于非局部自相似性块组学习的图像去噪(PGPD)算法去除高斯噪声效果优异,但是对于磁共振(MR)图像中Rician噪声的去除效果不理想。为此本文提出一种结合方差稳定变换和PGPD的新去噪算法FPGPD。该算法首先对含有Rician噪声的MR图像进行方差稳定变换,使噪声在变换域中近似服从高斯分布。用PGPD算法在变换域中去噪,最后经过方差稳定逆变换得到无偏去噪图像。理论分析和实验结果表明,FPGPD算法在去除MR图像中Rician噪声时比PGPD算法去噪性能好,具体体现为对图像细节和轮廓边缘保护得更好。

聚合风险模型中的随机和服从复合负二项分布时的方差稳定变换和对称变换(英文)

利用Delta定理研究聚合风险模型中的随机和服从复合负二项分布时的方差稳定变换和对称变换,通过研究发现方差稳定变换和对称变换都涉及独立同分布随机变量.

基于BM3D frames和方差稳定化变换的中子图像复原方法

中子照相是无损检测中应用较为广泛的一种技术。然而中子成像系统诸多不可避免的物理因素会导致所得中子图像严重降质,如噪声污染和空间模糊等。针对此问题,本文提出了一种将BM3D frames和方差稳定化变换相结合的中子图像复原方法。此方法首先对图像中的泊松高斯噪声进行变换,变换后数据成为符合高斯分布的噪声,然后用BM3Dframes滤除变换后的高斯噪声,最后对去噪结果进行逆变换即得复原图像。该方法对强泊松高斯噪声有很强的抑制作用,且可很好地保留降质中子图像中的细节。实验结果表明,该方法在客观数据和视觉感受上均表现出稳健高质的复原性能。

基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究

由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似然估计算法与非线性方差稳定化变换,实现了中子图像的去噪复原,能够有效地抑制传统算法中的伪影现象并保证结果不失真.实验结果表明,该方法能够提供稳健的复原结果.

基于小波Fisz变换的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星信号信噪比低,难以获取精确脉冲星信号相位的问题,提出了基于WaveletFisz变换的X射线脉冲星信号的估计方法.根据X射线脉冲星信号特性建立了信号模型,推导了Wavelet-Fisz变换理论,利用该变换将X射线脉冲星信号逼近于高斯分布,对变换后的信号数据进行估计.对大量RXTE的实测数据进行分析,结果表明在Wavelet-Fisz变换下能获得较好的估计性能,且耗时小,有利于X射线脉冲星导航的工程应用.

Rician噪声水平场的估计及其在MR图像去噪中的应用

针对MR图像中空间变化Rician噪声的抑制问题,提出了一种噪声水平场的估计方法,同时结合方差稳定变换和BM3D算法实现MR图像的去噪。噪声水平场通过Rician噪声水平的局部估计和稀疏性约束模型进行估计,利用噪声水平场对噪声图像幅值进行空间自适应方差稳定变换,使得噪声与信号幅值和空间位置无关,采用BM3D算法即可实现对噪声的抑制,最后通过方差稳定逆变换得到无偏的去噪图像。仿真实验中,噪声水平场估计的平均相对误差小于0.2%,利用空间自适应方差稳定变换进行去噪,相比方差稳定变换,去噪图像的峰值信噪比可提高2 dB;采用真实乳腺MR图像进行去噪实验,利用自适应方差稳定变换可得到较高的Q度量。结果表明,所提出的方法能有效估计Rician噪声水平场,并用于抑制MR图像中空间变化的噪声。

基于噪声模型变换的子光斑质心提取方法

受天光背景、大气湍流强度、信标光回光特性和探测器噪声等因素影响,夏克哈特曼波前传感器子孔径光斑常存在强度分布不均匀和低信噪比的情况,故子孔径内光斑质心定位不准且波前探测精度下降。提出了一种基于噪声模型变换的子孔径光斑质心提取方法,采用方差稳定变换(VST)将探测引入的泊松高斯噪声转换为高斯噪声,进一步基于残差反馈优化BM3D策略实现低信噪比子孔径图像的高效去噪。结果显示:所提方法可有效提取低信噪比夏克哈特曼波前传感器光斑阵列图像中的光斑信号数据,提高了子孔径光斑的质心定位精度和稳定性;相比于传统自适应阈值法等方法,所提方法在子光斑图像峰值信噪比低于6时,可以提升波前复原精度2倍以上。

Cobb-Douglas函数模型参数估计方法的研究

根据LS估计理论,对目前Cobb-Douglas函数模型参数估计方法存在的问题进行了分析.通过方差稳定化变换建立了新的参数估计模型,新模型基本满足Gauss-Markov假定,保持了LS估计的优良性质.