TY -的A2 -拉米雷斯,Gustavo盟——元,全非盟-彭Zhenyun AU - Chen甄城盟——郭Yanke AU -杨,本盟,曾Xiangyan PY - 2021 DA - 2021/06/07 TI -基于稀疏非局部正则化的医学图像去噪算法加权编码和低秩约束SP - 7008406六世- 2021 AB -医学图像信息可能被噪声污染的过程中生成和传播,这将严重阻碍后续图像处理和医疗诊断。在医学图像,是一个典型的混合噪声组成的加性高斯白噪声(AWGN)和脉冲噪声。在传统的去噪方法,脉冲噪声是第一,其次是消除高斯白噪声(WGN)。然而,很难分离两种声音完全在实际应用。现有的去噪算法基于稀疏非局部正则化的重编码,可以同时删除AWGN和脉冲噪声,由于不完整的噪声去除和严重损失的问题细节。基于稀疏表示的去噪算法和低等级约束可以更好地保留图像的细节。因此,医学图像去噪算法基于稀疏非局部正则化提出了加权编码和低秩约束。该方法的去噪效果和原算法在计算机断层扫描(CT)图像和磁共振(MR)图像进行了比较。有证据显示,在不同 σ和 ρ值,CT和MRI图像的PSNR和FSIM值明显优于传统算法,表明该算法提出了工作有更好的去噪效果比传统去噪算法在医学图像。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/7008406 - 10.1155 / 2021/7008406摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER