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低秩矩阵在CT图像重建中的应用

发布时间:2018-03-08 14:10

  本文选题:低秩矩阵 切入点:核范数 出处:《广西民族大学学报(自然科学版)》2016年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:CT图像重建是医学影像学的重要研究课题,但由于噪声对医学CT图像的影响比较大,为了在不牺牲图像精度和空间分辨率的情况下,重建出噪声含量最低的图像,就要选择合适的去噪方法对图像进行预处理.针对于此,笔者提出一种新的CT图像重建算法,重建过程分成两个步骤:首先用低秩矩阵加权核范数最小化(WNNM)进行图像去噪,再用低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像.实验结果表明,提出的方法具有较强的细节保持能力,低秩矩阵的特性简化计算过程,降低算法复杂度,同时保证了重建图像的去噪效果.
[Abstract]:Ct image reconstruction is an important research topic in medical imaging. However, because of the great influence of noise on medical CT image, in order to reconstruct the image with the lowest noise content without sacrificing the image precision and spatial resolution, A new CT image reconstruction algorithm is proposed in this paper. The reconstruction process is divided into two steps: firstly, image denoising is performed by minimizing WNNM with weighted kernel norm of low rank matrix. The experimental results show that the proposed method has better detail retention ability, simplifies the calculation process, reduces the complexity of the algorithm and ensures the de-noising effect of the reconstructed image.
【作者单位】: 广西民族大学信息科学与工程学院;广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重建实验室;广西民族大学中国-东盟研究中心;
【分类号】:TP391.41

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