通过分析低剂量投影数据的噪声特性，发现在投影域其噪声均值和方差接近非线性高斯分布，根据非平稳噪声在平稳小波域中的性质，结合贝叶斯估计方法对小波系数进行基于最小均方误差的自适应滤波，实现了图像信噪分离的目的。滤波完成后，采用常规滤波反投影(FBP)法重建 CT图像。较传统算法，该方法具有较高的信噪比，实验结果表明，该算法能够有效地抑制噪声，且较好地保留图像细节。
发布日期：2011-05-06 浏览次数：746
文章摘要：通过分析低剂量投影数据的噪声特性，发现在投影域其噪声均值和方差接近非线性高斯分布，根据非平稳噪声在平稳小波域中的性质，结
通过分析低剂量投影数据的噪声特性，发现在投影域其噪声均值和方差接近非线性高斯分布，根据非平稳噪声在平稳小波域中的性质，结合贝叶斯估计方法对小波系数进行基于最小均方误差的自适应滤波，实现了图像信噪分离的目的。滤波完成后，采用常规滤波反投影(FBP)法重建 CT图像。较传统算法，该方法具有较高的信噪比，实验结果表明，该算法能够有效地抑制噪声，且较好地保留图像细节。
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