本文選題：低秩矩陣　切入點：核范數(shù)　出處：《廣西民族大學學報(自然科學版)》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：CT圖像重建是醫(yī)學影像學的重要研究課題,但由于噪聲對醫(yī)學CT圖像的影響比較大,為了在不犧牲圖像精度和空間分辨率的情況下,重建出噪聲含量最低的圖像,就要選擇合適的去噪方法對圖像進行預(yù)處理.針對于此,筆者提出一種新的CT圖像重建算法,重建過程分成兩個步驟:首先用低秩矩陣加權(quán)核范數(shù)最小化(WNNM)進行圖像去噪,再用低秩矩陣分解(LRMD)更新CT圖像.實驗結(jié)果表明,提出的方法具有較強的細節(jié)保持能力,低秩矩陣的特性簡化計算過程,降低算法復(fù)雜度,同時保證了重建圖像的去噪效果.
[Abstract]:Ct image reconstruction is an important research topic in medical imaging. However, because of the great influence of noise on medical CT image, in order to reconstruct the image with the lowest noise content without sacrificing the image precision and spatial resolution, A new CT image reconstruction algorithm is proposed in this paper. The reconstruction process is divided into two steps: firstly, image denoising is performed by minimizing WNNM with weighted kernel norm of low rank matrix. The experimental results show that the proposed method has better detail retention ability, simplifies the calculation process, reduces the complexity of the algorithm and ensures the de-noising effect of the reconstructed image.
【作者單位】： 廣西民族大學信息科學與工程學院;廣西民族大學廣西混雜計算與集成電路設(shè)計分析重建實驗室;廣西民族大學中國-東盟研究中心;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1584217