基于Anscombe变换的X射线图像序列盲源分离降噪

• 作者: 喻春雨 孙斌 李翰林 沈帆
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: X射线图像 泊松噪声 Anscombe变换 非线性主分量分析 盲源分离
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 244-250
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202801.0244

摘要

为降低泊松噪声对X射线图像质量的影响,本研究提出一种采用非线性主分量分析(NLPCA)对X射线图像序列进行盲源分离的降噪方法.该降噪方法首先采样一序列X射线图像,并通过Anscombe变换将图像中泊松噪声转化为高斯噪声;然后将每张含噪声图像视为噪声分量和信号分量的组合,进而采用NLPCA将信号分量和噪声分量分离达到降噪目的;最后通过Anscombe逆变换获取最终降噪图像.研究结果表明:当序列中含噪声图像张数从2增加到50时,提出的降噪方法可以将Shepp-Logan头模型含噪声图像的PSNR值由28.2894dB提高到37.2678dB、SSIM值由0.7007提高到0.9638.相比较常用的降噪算法,提出的降噪方法在有效消除X射线图像中泊松噪声的同时,使图像中细节轮廓保留更完整.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙斌	南京邮电大学自动化学院	3	3	1.0	1.0