[发明专利]多线性子空间学习的医疗图像去噪方法在审
| 申请号： | 201410515240.5 | 申请日： | 2014-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN104318521A | 公开（公告）日： | 2015-01-28 |
| 发明（设计）人： | 艾丹妮;杨健;王涌天;刘越 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 仇蕾安 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明为一种多线性子空间学习的医疗图像去噪方法，将时域和频域信息相结合，并采用多线性子空间学习方法，能够对图像中提取的小块直接去噪。步骤一、空间转换模块将超声图像通过对数变换，变换到对数域后进行后续计算；步骤二、分块模块将超声图像分成相互重叠的相等的小块；步骤三、聚类模块将分好的小块通过聚类方法分成N类，用于后续去噪计算处理；步骤四、去噪模块将每一类的小块直接排成体数据，应用多线性子空间学习方法对每个小块进行去噪；步骤五、聚集模块将去噪后的每一个小块重新返回到图像上的原始位置；步骤六、空间逆转换模块将第五步获得的图像，通过指数变换，变换回最原始的图像空间，所得到的图像即为最终的去噪图像。 | ||
| 搜索关键词： | 线性 空间 学习 医疗 图像 方法 | ||
【主权项】：
多线性子空间学习的医疗图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、空间转换模块将读取的超声图像进行对数变换，变换到对数空间，从而将图像空间中的乘性噪声转换成对数空间中的加性噪声；步骤二、分块模块将超声图像分成相互重叠的相等的小块；步骤三、聚类模块将分好的小块通过聚类方法分成N类，用于后续去噪计算处理；步骤四、去噪模块将每一类的小块直接排成体数据，应用多线性子空间学习方法对每个小块进行去噪；步骤五、聚集模块将去噪后的每一个小块重新返回到图像上的原始位置；步骤六、空间逆转换模块将第五步获得的图像，通过指数变换，变换回最原始的图像空间，所得到的图像即为最终的去噪图像。
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