纹理引导的稀疏张量表示及在肺CT图像中的应用

• 作者: 李勇 王青竹 苗壮
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 医学
• 关键词: 计算机辅助诊疗 CT图像 稀疏表示 张量理论 灰度共生矩阵
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 550-556
• 页数: 7页
• 分类号: R814.42|TP391
• 字数: 2946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20152302.0550

摘要

基于张量理论在高维图像处理中的应用,提出一种张量模式的稀疏表示方法,以便有效地去除肺部CT序列图像的噪声,增强图像的有用信息.首先,设计了张量模式的正交匹配追踪法(TOMP)来表达稀疏系数;构建了高维K-奇异值分解法(HOK-SVD)用于字典更新.然后,对张量乘法的参数进行优化,即通过构造三维灰度共生矩阵,建立三维纹理特征与张量乘法模式之间的数学模型.最后,将这种方法应用于LIDC数据库的150组CT序列图像的预处理,对各算法的稀疏表示效果进行评价.与当前应用的其他方法相比,本文提出的高维K-SVD算法的的峰值信噪比提高了1.5％,平均误差降低了1.2％;在此预处理基础上进行的图像分割结果表明:图像的边缘偏移误差下降了3.0％,体积重叠率提高了1.2％.上述结果显示基于张量的方法可以更精确地完成对三维CT图像序列的稀疏表示.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王青竹	东北电力大学信息工程学院	9	26	4.0	5.0
2	李勇	吉林工程技术师范学院信息工程学院	11	29	4.0	4.0
3	苗壮	吉林大学中日联谊医院神经外科	13	59	5.0	7.0