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目前,CT是脑部疾病筛选的主要方法。该文针对脑CT图像中噪声和对边界保留要求较高的问题,提出一种基于张量投票的脑CT图像去噪算法。该算法利用图像像素强度的连续性,邻近性等整体趋势特点,能有效的把真实数据与噪声进行区分。最后利用真实临床图像进行的定性及定量实验表明,该算法具有良好的实际效果。
基于张量投票的脑CT图像去噪算法研究
【摘 要】
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目前,CT是脑部疾病筛选的主要方法。该文针对脑CT图像中噪声和对边界保留要求较高的问题,提出一种基于张量投票的脑CT图像去噪算法。该算法利用图像像素强度的连续性,邻近性等整体趋势特点,能有效的把真实数据与噪声进行区分。最后利用真实临床图像进行的定性及定量实验表明,该算法具有良好的实际效果。
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,南昌大学第一附属医院影像科
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2012年25期
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