基于能量函数极小化的Rician噪声图像恢复研究

发布时间：2022-01-01 17:06

　　由于成像设备的影响或信号传输过程中受到干扰等因素会导致图像产生噪声,噪声图像恢复研究是应用数学和图像处理中最活跃的研究课题之一.针对不同类型的噪声,很多研究学者发展了不同的去噪算法.近年来,随着核磁共振技术的发展及应用,越来越多的人关注到核磁共振图像中的Rician噪声去除问题,很多针对Rician噪声去除的算法也被提出.从数学的角度看,图像去噪是求解一个反问题,即已知象（含噪声图像）,求解原象（原始图像）的一个过程.从数字图像整体分析角度来看,图像去噪是对含噪图像进行预处理,为后续的图像分割,图像增强等做准备的过程.恢复含噪声图像的难点在于去噪过程中要保护原图像的边缘信息和细节信息.针对Rician噪声图像恢复问题,目前经典的模型主要是用图像全变分作为正则项,取得了不错的去噪效果,但容易导致恢复图像产生虚拟边缘.针对这一问题,本学位论文采用函数表达正则项的方法,从能量函数极小化的角度对经典模型进行改进,提出了基于能量函数极小化的Rician噪声去除模型,并采用原始对偶算法高效求解该模型.针对算法收敛性问题,本文又应用乘子交替方向法和凸优化的理论,发展了同一模型的另一算法,取得了较好的... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

部分核磁共振图像切片示例（T1和T2）

第78张加权核磁共振图像切片（T2）在受到10干扰时不同模型下的图像

第88张加权核磁共振图像切片（T2）在受到10干扰时不同模型下的图像

【参考文献】：
硕士论文
[1]求解最优化问题的ADMM算法的研究[D]. 贾慧敏.华中科技大学 2016



本文编号：3562465