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改进Wiener滤波弥散加权磁共振图像Rician噪声复原
针对弥散加权磁共振图像噪声呈Rician分布,现有Wiener滤波基于高斯分布易于产生误差的缺陷,以及弥散加权磁共振图像多相近磁场方向数据共存特点,综合多相近磁场方向的弥散加权磁共振图像进行Wiener滤波复原,并将现有针对高斯噪声的Wiener滤波器基于Rician噪声分布进行改进,后在估计复原参数的过程中引入各向异性概念提高复原参数估计的准确性,进一步提高复原质量.使用本方法分别在合成和真实脑部弥散加权磁共振图像上进行的仿真和实验表明,本方法能有效降低噪声对弥散加权磁共振图像的影响,提高由此计算获得弥散张量磁共振图像的大小和方向信息,在10％ Rician噪声下,弥散加权磁共振图像的峰值信噪比提高10 dB,由此计算获得弥散张量磁共振图像角度平均偏移下降5度,可保障后续应用的准确性和可靠性.
关键词： 弥散加权磁共振图像 去噪 改进Wiener滤波 Rician噪声 -
非局部主成分分析极大似然估计MRI图像Rician噪声去噪
由于MRI图像中噪声呈Rician分布,直接使用现有针对高斯噪声的去噪方法将引入误差.基于此本研究使用Rician噪声模型改进现有极大似然估计去噪的高斯模型,同时引入非局部主成分分析,在非局部区域选择灰度和纹理均具有较高相似性的像素进行优复原估计.使用非局部主成分分析不仅克服现有局部性去噪方法模糊边界的缺陷,而且具有更高的图像细节信息复原能力.分别应用所提出的方法、局部极大似然估计去除Rician噪声方法、采用参数修正非局部均值去除Rician噪声方法、无特定噪声模型的全变差方法,对不同噪声等级和不同纹理复杂度的图像进行定性和定量的去噪实验.结果表明,所提出的方法可在保持图像细节和纹理信息的前提下有效去噪,较之现有方法效果更好.
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Rician噪声水平场的估计及其在MR图像去噪中的应用
针对MR图像中空间变化Rician噪声的抑制问题,提出了一种噪声水平场的估计方法,同时结合方差稳定变换和BM3D算法实现MR图像的去噪.噪声水平场通过Rician噪声水平的局部估计和稀疏性约束模型进行估计,利用噪声水平场对噪声图像幅值进行空间自适应方差稳定变换,使得噪声与信号幅值和空间位置无关,采用BM3D算法即可实现对噪声的抑制,后通过方差稳定逆变换得到无偏的去噪图像.仿真实验中,噪声水平场估计的平均相对误差小于0.2％,利用空间自适应方差稳定变换进行去噪,相比方差稳定变换,去噪图像的峰值信噪比可提高2 dB;采用真实乳腺MR图像进行去噪实验,利用自适应方差稳定变换可得到较高的Q度量.结果表明,所提出的方法能有效估计Rician噪声水平场,并用于抑制MR图像中空间变化的噪声.
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综合多梯度磁场方向弥散加权磁共振图像线性小均方误差去噪
弥散加权磁共振图像(DWI)是使用特殊自旋平面回波序列进行快速成像,它易被噪声干扰,需要有效去噪以保证后续应用.目前去噪方法一般为常用图像去噪方法扩展,缺乏针对DWI多不同梯度磁场方向数据构成特点的针对性应用.本文提出一种DWI Rician噪声的线性小均方误差(LMMSE)复原方法,使用局部信息的统计特征,对DWI的Rician噪声进行有效估计,并综合多梯度磁场方向改进使用LMMSE进行复原.在合成模拟DWI数据和真实人体脑部DWI数据上进行的仿真和实验表明,本文方法较之目前使用较多的逐梯度方向去噪方法能够更好去除DWI中Rician噪声,有效改善计算获得的DTI大小和方向信息的有效性和准确性.
