基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Contourlet)变换(NSCT)和Beamlet变换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet变换进行边缘检测,然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标准方差系数的融合规则;经过一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表明,与传统的融合方法相比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提高了信息量。
2022-05-05 11:32:10
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利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法，在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上，回顾稀疏性去噪研究的发展，阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法，介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程，并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析，提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。
2021-10-13 11:48:01
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