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摘要：
针对低剂量 CT投影数据存在伪影和噪声的现象,提出了一种基于字典学习与三维块匹配滤波 (Block-Matchingand3DFiltering,BM3D)的最大后验(MaximumAPosteriori,MAP)投影域降噪算法.该算法首先使用区别性字典对低剂量 CT投影数据进行预处理,达到抑制部分噪声的目的;再运用MAP算法框架,构造一种由中值能量函数与BM3D算子组成的联合先验模型,对整个投影数据进行平滑处理.分别采用两种模型图像对该算法进行验证,实验结果表明,与滤波反投影(FilterBackProjection,FBP)算法、惩罚重加权最小二乘(PenalizedReweightedLeast-Squares,PRWLS)算法和各向异性加权先验正弦图平滑算法相比,所提算法重建出的图像伪影较少,较好地保持了图像的边缘信息,具有较高的结构相似性和峰值信噪比.
关键词： 低剂量 CT;字典学习;三维块匹配滤波;最大后验
作者： 杨一鸣1 刘祎1 方帆2
作者单位： 1.中北大学 生物医学成像与影像大数据重点实验室；2.中国人民解放军63961部队
刊名： 《测试技术学报》
Journal： Journal of Test and Measurement Technology
年，卷(期)： 2020, (1)
在线出版日期： 2020年02月20日
页数： 7
页码： 16-21，27
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