【摘 要】
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针对磁共振（magnetic resonance,MR）幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯（Rician）噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61362001);江西省自然科学基金资助项目(20151BAB207007)~~
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针对磁共振（magnetic resonance,MR）幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯（Rician）噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习（predual dictionary learning,PDL）算法用于对MR复数图像的实部与虚部分别进行去噪,然后组合得到幅度图像的方法.经仿真实验和在HT-MRSI50-50（50 mm）1.2 T小动物核磁共振系统中的实际应用,证明所提方法较直接对幅度图像去噪取得
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