基于原始对偶字典学习的磁共振复数图像去噪

• 作者: 刘且根 刘沂玲 张明辉 徐晓玲
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像处理 字典学习 对偶字典学习算法 磁共振复数图像去噪 莱斯分布 核奇异值分解算法 三维块匹配滤波算法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 578-585
• 页数: 8页
• 分类号: N34
• 字数: 5538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2016.06578

摘要

针对磁共振(magnetic resonance, MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician) 噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dictionary learning, PDL)算法用于对MR复数图像的实部与虚部分别进行去噪,然后组合得到幅度图像的方法.经仿真实验和在HT-MRSI50-50(50 mm)1.2 T小动物核磁共振系统中的实际应用,证明所提方法较直接对幅度图像去噪取得更好的效果,在有效去除MR图像噪声的同时能较好地保持图像中的细节.与经典的字典学习算法核奇异值分解(kernel singular value decomposition,K-SVD)相比,PDL算法去噪效果优于K-SVD算法,而运算速度提高约5倍.与经典的基于非局部相似块的三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering, BM3D)算法相比,在噪声水平较低时PDL算法略优于BM3D算法,噪声水平较高时BM3D算法略优于PDL算法,两者总体比较接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明辉	南昌大学信息工程学院	14	83	5.0	8.0
2	刘且根	南昌大学信息工程学院	9	49	3.0	6.0
3	徐晓玲	南昌大学信息工程学院	5	20	2.0	4.0
4	刘沂玲	南昌大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0