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摘要
磁共振图像(MRI)广泛地应用在医学诊断上,但由于噪声的影响存在,一些重要的信息被淹没。目前,人们把小波应用在磁共振图像的去噪上,但是由于小波方向性不足,常用的一些经典方法门限选择不够恰当,造成处理后,图像纹理特征被弱化,图像边缘变得模糊。本文利用contour-let变换,构建context模型,来实现磁共振图像的去噪。仿真实验结果表明,本方法是有效可用的,与其它方法比较,具有更高的PSNR值和较优的视觉效果。
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磁共振图像(MRI)广泛地应用在医学诊断上,但由于噪声的影响存在,一些重要的信息被淹没。目前,人们把小波应用在磁共振图像的去噪上,但是由于小波方向性不足,常用的一些经典方法门限选择不够恰当,造成处理后,图像纹理特征被弱化,图像边缘变得模糊。本文利用contour-let变换,构建context模型,来实现磁共振图像的去噪。仿真实验结果表明,本方法是有效可用的,与其它方法比较,具有更高的PSNR值和较优的视觉效果。
