基于字典学习与等效视数的低剂量CT伪影抑制算法

来源 :中北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：cx313

【摘要】

：

针对低剂量CT图像出现条形伪影的现象,提出了一种基于字典学习与等效视数(ENL)的伪影抑制算法.该方法首先利用平稳小波变换(SWT)对低剂量CT图像进行单层分解,并对高频图像训练字典,然后利用等效视数(ENL)对字典进行分区得到伪影字典和特征字典,并只对特征原子进行稀疏编码,经小波逆变换(ISWT)后得到处理的CT图像;然后,采用双边滤波器对处理后的CT图像进行分解并训练高频字典,通过判断等效视数

【作者】

：

杨一鸣刘祎桂志国

【机构】

：

中北大学生物医学成像与影像大数据重点实验室

【出处】

：

中北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2019年06期

【关键词】

：

低剂量CT 字典学习稀疏表示等效视数 low-dose computed tomography dictionary learning sparse rep

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61671413),国家重点研发计划资助项目(2016YFC0101602)

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