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基于Anscombe变换域BM3D滤波的低剂量CT重建 被引量:10
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作者 毕一鸣 马建华 +4 位作者 刘楠 路利军 余晓锷 冯前进 陈武凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第13期216-220,共5页
针对低剂量CT图像质量退化问题,提出了一种基于投影域数据恢复的低剂量CT优质重建方法。新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影域数据转化Gaussian型分布,然后利用针对Anscombe变换的Gaussian型数据进行自适应Block-... 针对低剂量CT图像质量退化问题,提出了一种基于投影域数据恢复的低剂量CT优质重建方法。新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影域数据转化Gaussian型分布,然后利用针对Anscombe变换的Gaussian型数据进行自适应Block-Matchingand 3D filtering(BM3D)滤波,最后通过对Anscombe逆变换数据执行传统的滤波反投影(Filtered Back Projec-tion,FBP)CT重建。由于Anscombe变换数据的方差已知,且所用BM3D滤波无需人工设置滤波参数,使得方法可实现自适应低剂量CT图像重建。仿真和临床低剂量CT数据的实验表明,方法具有良好的重建鲁棒性,其重建图像的噪声和伪影可同时得到有效抑制。 展开更多
关键词 低剂量CT Anscombe变换 投影域数据恢复 基于块匹配的混合(bm3d)滤波
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块匹配三维协同滤波算法(BM3D)在探地雷达图像去噪的应用
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作者 李桐 李美琦 《中国科技纵横》 2023年第23期36-38,共3页
采用探地雷达设备进行地下缺陷探测的过程中会产生大量的探地雷达图像,在使用人工智能算法进行地下病害体识别的研究中,输入的探地雷达图像的品质决定了人工智能识别成果的准确性。本文采用块匹配三维协同滤波算法(BM3D)对探地雷达图像... 采用探地雷达设备进行地下缺陷探测的过程中会产生大量的探地雷达图像,在使用人工智能算法进行地下病害体识别的研究中,输入的探地雷达图像的品质决定了人工智能识别成果的准确性。本文采用块匹配三维协同滤波算法(BM3D)对探地雷达图像进行预处理,压制噪声、干扰,提高地下病害体图像的信噪比,突出病害体的图像特征,为人工智能算法识别病害体图像特征提供高质量训练图像。 展开更多
关键词 探地雷达图像 块匹配三维协同滤波(bm3d) 去噪
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低剂量CT重建中的双边滤波权值优化新方法 被引量:3
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作者 李凯旋 黄静 +4 位作者 马建华 田玲玲 张华 路利军 陈武凡 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期95-99,94,共6页
为了提升低剂量CT重建图像质量,本文提出了一种基于投影数据恢复导引的双边滤波权值优化方法。新方法有效地将CT投影数据恢复和图像数据恢复的两种低剂量成像策略进行结合,实现优质的低剂量CT重建。具体而言,本文中投影数据恢复采用三... 为了提升低剂量CT重建图像质量,本文提出了一种基于投影数据恢复导引的双边滤波权值优化方法。新方法有效地将CT投影数据恢复和图像数据恢复的两种低剂量成像策略进行结合,实现优质的低剂量CT重建。具体而言,本文中投影数据恢复采用三维块匹配滤波进行,图像数据恢复采用双边滤波进行,其中双边滤波权值进行优化设计。在双边滤波权值设计中,首先利用投影数据的三维块匹配滤波数据获得FBP重建图像,然后利用该FBP图像引导双边滤波权值的优化设计。最终的重建图像则经基于优化权值的双边滤波来恢复直接的低剂量FBP重建图像来完成。仿真和临床实验表明,本文方法在噪声消除,伪影抑制和细节保持方面均有良好效果。 展开更多
关键词 低剂量CT 投影数据恢复 图像数据恢复 bm3d滤波 双边滤波
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基于小波变换的低剂量CT影数据滤波方法研究投 被引量:4
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作者 张喜乐 黄静 +3 位作者 刘楠 路利军 马建华 陈武凡 《CT理论与应用研究(中英文)》 2011年第2期163-171,共9页
本文根据低剂量CT投影数据的噪声特性,提出了一种基于小波变换的低剂量CT投影数据三维块匹配(BM3D)滤波方法。新方法首先对经过Anscombe变换的低剂量CT投影数据进行小波分解,然后分别对分解后尺度系数和小波系数进行BM3D滤波,接着对滤... 本文根据低剂量CT投影数据的噪声特性,提出了一种基于小波变换的低剂量CT投影数据三维块匹配(BM3D)滤波方法。新方法首先对经过Anscombe变换的低剂量CT投影数据进行小波分解,然后分别对分解后尺度系数和小波系数进行BM3D滤波,接着对滤波后的系数进行逆小波变换和Anscombe逆变换,最后对处理后的投影数据采用经典的滤波反投影(FBP)算法完成图像重建。实验表明,本文方法在噪声抑制和图像细节保持等方面均有上佳表现。 展开更多
关键词 小波变换 bm3d滤波 低剂量CT
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两种基于Anscombe变换域滤波的低剂量CT重建方法讨论 被引量:2
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作者 钱姗姗 边兆英 路利军 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2013年第2期4023-4026,共4页
目的:低剂量CT重建已成为CT成像的研究热点,针对低剂量CT成像质量退化问题,本文对两种基于Anscom-be变换域滤波的低剂量CT重建方法进行了讨论比较。方法:这两种方法分别为基于投影数据非单调性全变分最小恢复的低剂量CT重建方法和基于... 目的:低剂量CT重建已成为CT成像的研究热点,针对低剂量CT成像质量退化问题,本文对两种基于Anscom-be变换域滤波的低剂量CT重建方法进行了讨论比较。方法:这两种方法分别为基于投影数据非单调性全变分最小恢复的低剂量CT重建方法和基于自适应模块匹配三维滤波低剂量CT重建方法。二者皆首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,其后再对变换后的Gaussian型数据分别进行非单调性全变分最小化算法(Nonmonotone Total Variation Minimization,NTVM)滤波和自适应模块匹配三维(Block-Matching and 3D,BM3D)滤波,最后再分别对Anscombe逆变换数据实现传统的滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)CT重建;我们通过数字体模仿真实验对两种方法分别进行了定性和定量比较分析。结果:实验结果表明,两种方法均能有效去除噪声、抑制伪影、提高低剂量CT重建图像质量。结论:BM3D滤波无需人工设置滤波参数,可实现自适应低剂量CT图像重建;重建时间方面,基于投影数据非单调性全变分最小恢复的低剂量CT重建方法更有优势。 展开更多
关键词 低剂量CT Anscombe变换 非单调性全变分 bm3d滤波 投影数据恢复
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SAR图像目标识别新方法 被引量:7
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作者 王丽 魏巍 +1 位作者 吴林钢 王灿进 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期429-434,共6页
提出一种SAR图像目标识别新方法。首次引入BM3D方法,用于滤除原始图像中的相干斑噪声,BM3D结合了空间域和变换域去噪的优势,滤波性能优异。在特征提取步骤,将低阶Hu矩与高阶Zernike矩组合,Hu矩描述目标的粗略信息,高阶Zernike矩描述目... 提出一种SAR图像目标识别新方法。首次引入BM3D方法,用于滤除原始图像中的相干斑噪声,BM3D结合了空间域和变换域去噪的优势,滤波性能优异。在特征提取步骤,将低阶Hu矩与高阶Zernike矩组合,Hu矩描述目标的粗略信息,高阶Zernike矩描述目标的细节信息,因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。使用组合矩特征训练SVM分类器,对含噪的SAR图像进行识别实验。实验结果表明:本文方法的识别率高达98.90%,优于已有的SAR目标识别方法。 展开更多
关键词 SAR图像 目标识别 bm3d滤波 组合矩
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基于机器视觉的轮对踏面检测技术 被引量:3
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作者 杨玲 高军伟 《自动化与仪表》 2021年第8期43-46,75,共5页
针对传统的轮对踏面检测方法效率低下,精确度低等问题,提出基于机器视觉的轮对踏面检测技术。采用一字线激光做为光源,通过CCD相机采集踏面上的高亮光带。利用MATLAB软件对采集的踏面图像进行灰度化、滤波、边缘检测、细线化处理等获取... 针对传统的轮对踏面检测方法效率低下,精确度低等问题,提出基于机器视觉的轮对踏面检测技术。采用一字线激光做为光源,通过CCD相机采集踏面上的高亮光带。利用MATLAB软件对采集的踏面图像进行灰度化、滤波、边缘检测、细线化处理等获取踏面像素图,采用张正友标定法将像素坐标转化为世界坐标,求出踏面参数。通过动力学分析软件SIMPACK对踏面进行分析,得到踏面的等效锥度和接触特征。最后设计交互界面,将踏面参数及相应的曲线通过界面展现出来,操作简单,具有很好的实用价值。 展开更多
关键词 机器视觉 交互界面 bm3d滤波 张正友标定
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基于噪声估计的自适应块匹配和三维滤波降噪算法 被引量:6
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作者 徐少平 张兴强 +2 位作者 杨晓辉 江顺亮 闵卫东 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期663-673,共11页
针对经典的块匹配和三维滤波(BM3D)降噪算法中最为核心的噪声水平(方差)参数在使用中需要人工手动设置极大影响了降噪效果并限制了它的应用,提出了一种新的基于自然场景统计(NSS)的噪声水平特征矢量和支持向量回归(SVR)技术的快速噪声... 针对经典的块匹配和三维滤波(BM3D)降噪算法中最为核心的噪声水平(方差)参数在使用中需要人工手动设置极大影响了降噪效果并限制了它的应用,提出了一种新的基于自然场景统计(NSS)的噪声水平特征矢量和支持向量回归(SVR)技术的快速噪声水平估计算法并应用于经典BM3D算法中,使之转变为自适应降噪算法(Adaptive BM3D)。本文算法首先利用小波变换对图像进行不同尺度和不同方向的分解,提取各子带滤波系数并用通用高斯分布模型(GGD)建模,以模型参数构成反映噪声图像噪声水平的特征矢量;然后用SVR方法在大量噪声图像样本上进行训练获得图像噪声水平预测模型。实验表明:改进后的ABM3D算法实际图像降噪效果比BM3D算法获得进一步提升,并且仍然保持了非常高的执行效率,相对于当前各主流算法具有明显的竞争力。 展开更多
关键词 图像降噪 块匹配和三维滤波(bm3d)算法 自然场景统计(NSS) 噪声估计 自适应
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