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一种新的ASL图像去噪方法研究
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作者 刘灿 高燕华 +2 位作者 喻罡 徐效文 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期159-162,共4页
动脉自旋标记(ASL)MR图像信噪比低,需要重复采集多次以获得高质量的血流(CBF)图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此,提出了新的基于非局域均值滤波(NLM)的ASL图像去噪方法,利用图像内部块相似度加权,降低噪声并提高... 动脉自旋标记(ASL)MR图像信噪比低,需要重复采集多次以获得高质量的血流(CBF)图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此,提出了新的基于非局域均值滤波(NLM)的ASL图像去噪方法,利用图像内部块相似度加权,降低噪声并提高血流图的计算精度。实验证明:与高斯滤波的结果比较,采用新方法得到的血流图和真实结果更接近,实现了在较少采集次数的情况下,得到精确的血流图像的目标。 展开更多
关键词 非局部均值方法(NLM) 高斯滤波 动脉自旋标记(ASL) 图像去噪 NON-LOCAL Means(NLM) ARTERIAL Spin Labeling(ASL)
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片相似性各项异性扩散图像去噪 被引量:23
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作者 陈强 郑钰辉 +1 位作者 孙权森 夏德深 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期33-42,共10页
提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度... 提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景. 展开更多
关键词 图像去噪 各项异性扩散 片相似性 非局部均值方法 医学图像去噪
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A novel denoising method for infrared image based on bilateral filtering and non-local means 被引量:6
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作者 刘凤连 孙梦尧 蔡文娜 《Optoelectronics Letters》 EI 2017年第3期237-240,共4页
This paper presents an image denoising method based on bilateral filtering and non-local means. The non-local region texture or structure of the image has the characteristics of repetition, which can be used to effect... This paper presents an image denoising method based on bilateral filtering and non-local means. The non-local region texture or structure of the image has the characteristics of repetition, which can be used to effectively preserve the edge and detail of the image. And compared with classical methods, bilateral filtering method has a better performance in denosing for the reason that the weight includes the geometric closeness factor and the intensity similarity factor. We combine the geometric closeness factor with the weight of non-local means, and construct a new weight. Experimental results show that the modified algorithm can achieve better performance. And it can protect the image detail and structure information better. 展开更多
关键词 bilateral filtering similarity pixel texture combine repetition neighborhood preserve noisy
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