基于非局部信息的医学图像降噪技术综述

• 作者: 徐漫涛 段隆焱 田文 陈亚珠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 医学图像增强 上下文量化 非局部均值(NLM) 三维块匹配(BM3D) 形成成分分析(MCA) GSM
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 667-671
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.005

摘要

有效的医学图像增强技术应将感兴趣目标或区域增强、背景抑制和噪声削减综合考虑, 能改善图像的质量, 在减少噪声的同时保持着原有的纹理特征, 有助于后续得到正确的临床诊断结果, 这对某些疾病的早期确诊有极大帮助。归纳了基于非局部信息的医学图像增强技术常见方法, 包括非局部均值滤波算法、三维块匹配算法、形态成分分析算法等, 通过介绍这几种方法原理, 指出这些方法的使用范围及现状, 并进行了性能对比分析, 最后探索性地给出了现阶段医学图像增强技术的可能发展方向之一, 即基于上下文量化的图像增强技术。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亚珠	上海交通大学生物医学工程学院	118	954	15.0	23.0
2	徐漫涛		3	9	1.0	3.0
3	段隆焱	上海交通大学生物医学工程学院	6	18	3.0	4.0
4	田文		2	9	1.0	2.0