Wavelet-Based Diffusion Approach for DTI Image Restoration

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摘要 介绍进散开张肌图象(DTI)的Rician噪音能在追踪的张肌计算和纤维以后带严肃的影响。减少Rician噪音的效果,我们建议认为基于小浪的散开方法降噪多信道的打的散开加权(DW)图象。当保存质地和边时,介绍变光滑的策略,在小浪领域利用各向异性的非线性的散开,成功地移开噪音。为了评估份量上,在为介绍进DW图象,peak-to-peaksignal-to-noise比率(PSNR)和signal-to-mean的Rician噪音的财务的介绍方法的效率摆平错误比率(SMSE)度量标准被采用。基于合成、真实的数据,我们计算了明显的散开系数(模数转换器)并且追踪了纤维。我们做了在介绍模型,波浪收缩和调整非线性的散开变光滑方法之间的比较。所有实验结果证明份量上并且视觉上介绍过滤器的更好的表演。
机构地区 不详
出版日期 2008年01月11日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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