基于L1范数主成分分析的颅脑图像恢复

• 作者: 于雪敏 孙登第 赵海峰 邹际祥
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 脑图像恢复 主成分分析 L1范数 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.01.059

摘要

医学颅脑图像处理已成为脑部疾病诊断的重要途径，为去除颅脑图像的噪声和异物遮挡而又不损失正常组织信息，提出了一种基于L1范数鲁棒主成分分析降维的颅脑图像恢复方法。首先用L1范数代替传统主成分分析中的L2范数，构造对噪声更加鲁棒的L1范数主成分分析；然后对其代价函数进行交替凸规划算法计算图像降维后的特征数据与投影矩阵；最后利用线性变换得到恢复后的医学颅脑图像。与传统图像压缩与恢复方法不同，该方法利用了L1范数的噪声鲁棒性，通过降维的方法来实现颅脑图像的恢复，同时实现去噪和异常检测的功能。在真实颅脑图像库中进行的比较实验证明了该方法对于颅脑图像恢复的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵海峰	安徽大学计算机科学与技术学院	36	308	8.0	16.0
3	孙登第	安徽大学计算机科学与技术学院	17	109	4.0	10.0
7	于雪敏	安徽大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0
8	邹际祥	安徽大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0