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  1. 非下采样Contourlet 域中基于改进隐马尔可夫树的低剂量CT 图像去噪

  2. 提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X 线断层(CT) 图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet 变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带;结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度;设计Bayes 最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:相比小波HMT 去噪、Contourlet 软阈值去噪等同类方法,该方法提高了噪声估计精度,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38693311