【摘 要】
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提高低剂量CT图像的质量有助于临床正确诊断和降低辐射风险。本文针对低剂量CT投影数据的非平稳高斯噪声特性,提出了一种基于加权全变分正则化的去噪模型。该模型考虑了图像
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提高低剂量CT图像的质量有助于临床正确诊断和降低辐射风险。本文针对低剂量CT投影数据的非平稳高斯噪声特性,提出了一种基于加权全变分正则化的去噪模型。该模型考虑了图像噪声水平的差异,可以自适应调节正则项权值,从而对图像的不同区域进行不同强度的去噪,达到光滑程度均匀保护图像细节的效果。模拟数据和实采数据实验表明,本文所提出的模型比经典ROF模型、非局部均值算法和BM3D算法效果更好。
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