基于非局部均值的MRI圖像去噪研究.pdf

1、Magnetic Resonance(MR)圖像在獲取的過程中經(jīng)常受到一種復(fù)雜的且與源信號相關(guān)的復(fù)雜噪聲污染。這種呈現(xiàn)出萊斯（Rician）分布特性的噪聲污染是信號相關(guān)的，這給依據(jù)MR圖像進(jìn)行醫(yī)學(xué)分析和診斷產(chǎn)生了巨大的影響。醫(yī)學(xué)圖像處理過程中的分割與重建，均可能因?yàn)镽ician噪聲的存在而產(chǎn)生錯誤的分析結(jié)果，從而導(dǎo)致出現(xiàn)錯誤的診斷和結(jié)論。如何有效的去除醫(yī)學(xué)圖像中的復(fù)雜噪聲，對醫(yī)療、科研結(jié)論的獲取具有深遠(yuǎn)意義。
　　本文在針對現(xiàn)有N

2、LM濾波方法在保持圖像細(xì)節(jié)方面的不足，提出了一種基于改進(jìn)NLM方法的MR圖像去噪算法。該算法將傳統(tǒng)的NLM算法與Canny邊緣檢測結(jié)合，可以很好的保持圖像細(xì)節(jié)，同時彌補(bǔ)了僅考慮像素相似性單一變量所造成不同程度的圖像模糊，邊緣細(xì)節(jié)丟失等的缺陷。除此之外，采用NLM作為Canny邊緣檢測的預(yù)濾波過程，以提高 Canny邊緣檢測的準(zhǔn)確性。并將提出的算法與傳統(tǒng)NLM和若干改進(jìn)的NLM方法進(jìn)行對比分析。
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