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目的对投影数据方差的精确建模并结合DBT平板探测系统的噪声相关性构建精准噪声模型下的基于噪声相关性的惩
罚加权最小二乘算法在低剂量乳腺层析成像图像中的应用。方法首先对投影数据进行量子噪声和电子噪声建模,使以往常用
的近似噪声模型精准化,然后构建基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法用于投影数据恢复;最后对处理后的投影数据采用
滤波反投影算法进行重建。结果对不同剂量下ACR标准体模数据进行处理得到的重建结果噪声明显降低,细节对比度提
高。恢复投影数据的重建图像与原始数据重建图像相比,CNRs和LSNRs提升了约3.6倍。结论对投影数据噪声抑制效果明
显,重建DBT图像质量有很大的提升。 相似文献
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本文提出了一种肝脏CT图像的全局特征提取方法,并将boostmetric这种距离测度方法用于医学图像检索。目的是提高肝脏病灶的检出率。全局特征提取方法对非张量积小波分解后的低频子带系数直方图分段进行高斯拟合,此方法利用了低频子带的近似特性,能更好地表达腹部图像的全局特征。对数据库中图像半自动分割病灶区域,然后提取病灶局部特征。进行相似性距离测度时用了boostmetric算法。实验通过肝癌、肝血管瘤、肝囊肿这3种疾病的1688幅CT图像验证了这种特征提取方法的有效性,本方法可以提高病灶的检出率,具有较好的检索效果。 相似文献
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背景:基于马尔科夫随机场的图像分割算法已经成为医学图像分割的重要方法,其中,Gibbs场先验参数的取值对分割精度有很大的影响.目的:根据脑部MR图像的成像特点,探讨Gibbs场先验参数的估计方法,从而提高图像分割的精度.方法:通过对脑部MR图像的统计分析,得到图像高斯噪声的方差与Gibbs场先验参数的对应关系.然后在基于马尔可夫随机场图像分割算法的迭代过程中,根据高斯分布的方差估计值,用插值方法估计Gibbs场先验参数.结果与结论:通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明该方法比传统的设定Gibbs场先验参数为某一常数的方法有更精确的图像分割能力,并且实现了图像的自适应分割,具有方法简单、运算速度快、稳健性好的特点. 相似文献
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本文提出了一种新的自适应超分辨率重建算法,能够从序列低分辨率图像中重建出高分辨率图像.该算法充分考虑到低分辨率图像中的运动误差估计、点扩散函数以及加性高斯白噪声对重建算法的影响,通过构造新的非线性白适应正则化函数,并用实验方法分析函数的凸性以得到自适应步长因子.为验证算法的有效性,本文采用光学图像进行实验.实验结果表明,新算法能够有效地改善图像的空间分辨率和提高算法的收敛速度. 相似文献
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在图像分割算法中,将图像灰度分为多少类是首先需要决定的问题,它将直接影响分割的最终结果。因此,必须合理地估计图像分类数,它在理论分析和应用上都是很重要的一步。本文提出了一种基于马尔可夫场的图像分类数的自适应估计准则。当该准则达到最小时对应的类数就是图像正确分割所要求的分类数。准则中各参数由期望最大法和最大伪似然法来估计。试验表明,本文的算法能通过自适应的调整参数而正确地找到图像的分类数,并且在此分类数下能自动得到图像的最大后验分割。 相似文献
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提出了利用B样条实现医学图像从刚性到弹性配准的统一的塔式算法。选取图像的四个顶点作为构成变形函数的B样条的节点,合理选择B样条的次数,可以实现图像的仿射变换。沿X和Y方向均匀增加节点数量,逐步增加变形函数的复杂性,通过选择B样条的不同的次数n,可以实现图像的分块仿射变换或n-1阶导数连续的弹性变换。整个匹配算法体现了从整体到细节的匹配思想。实验证明,这种配准方法比单纯的弹性配准方法鲁棒性有很大提高。 相似文献
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