[发明专利]基于低秩分解的CT序列图像复原方法有效
| 申请号： | 201310393616.5 | 申请日： | 2013-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN103440631A | 公开（公告）日： | 2013-12-11 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;焦李成;王越越;刘芳;张晓鹏;王之龙;唐磊;周治国 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于低秩分解的CT序列图像复原方法。主要解决现有技术对于CT序列图像复原的不稳定性，容易出现噪声放大而导致图像失真的问题。其实现步骤是：（1）先将CT序列图像转化为灰度图像；（2）选择低秩模型对CT序列进行稀疏低秩分解：根据CT图像含噪量的大小，选择对应的低秩模型对其进行稀疏低秩分解；（3）求出低秩序列的平均图像，并用二维高斯模糊核对其进行维纳滤波复原；（4）用扰动模糊核对稀疏序列中的每一幅图像进行维纳滤波复原；（5）将稀疏复原序列中的每一幅图像与复原低秩图像合并，得到复原CT序列图像。本发明与传统的CT复原方法相比，具有准确度高，适应性好，复原效果不受CT图像噪声大小的限制等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分解 ct 序列 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于低秩分解的CT序列图像复原方法，包括如下步骤：（1）输入CT序列图像Ii，i＝1,...,k,k为大于1的整数，若序列图像Ii为彩色图像，则将其转化为灰度图像，否则直接进行步骤（2）的操作；（2）利用低秩模型对序列图像Ii进行稀疏低秩分解，得低秩序列Li和稀疏序列Si；（3）求出低秩序列Li的平均图像![]()
利用二维高斯模糊核对平均图像![]()
进行维纳滤波复原，得复原低秩图像L′；（4）定义扰动模糊核为：![]()
其中λ为常数，(u,v)为点的位置坐标，利用该扰动模糊核对稀疏序列Si中的每幅图像进行维纳滤波复原，得到复原稀疏序列Si′；（5）将复原低秩图像L′分别与复原稀疏序列Si′中的每幅图像合并，得到复原CT序列图像Ii′。
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