针对自适应广义整体变分(AGTV)图像降噪模型对图像边缘信息定位精度不高及提取不足的问题,为提高图像降噪效果和峰值信噪比,提出了改进的AGTV(IAGTV)图像降噪模型.一方面,该算法换用精度更高的梯度计算方法,相对于AGTV更精确地定位图像...针对自适应广义整体变分(AGTV)图像降噪模型对图像边缘信息定位精度不高及提取不足的问题,为提高图像降噪效果和峰值信噪比,提出了改进的AGTV(IAGTV)图像降噪模型.一方面,该算法换用精度更高的梯度计算方法,相对于AGTV更精确地定位图像边缘;另一方面,为优化图像预处理的滤波过程,用高斯-拉普拉斯联合变换替代高斯平滑滤波,更有利于检测图像边缘信息,在实现降噪的同时防止边缘信息弱化.数值仿真实验得出,IAGTV模型的复原图像峰值信噪比相对于固定p值的GTV模型提高了大约1.0 d B,比AGTV模型提高了至少0.2 d B.实验结果表明IAGTV具有良好的图像降噪能力.展开更多
文摘低剂量CT(low-dose CT,LDCT)图像的去噪任务是一个高度复杂且不确定的逆问题。现有的基于CNN的方法虽然有效,但提升空间有限且计算成本高。相比之下,将图像先验知识与模型相结合来辅助图像去噪是一种更有效的方法。提出了一种名为AWTV_GANet的LDCT图像去噪框架。该框架利用自适应加权总变分(adaptive weighted total variation,AWTV)展开和高斯注意力引导的方法,通过端到端的CNN模型,将噪声优化模型、边缘检测模型和图像重建模型集成在一起。实验证明,AWTV_GANet能够准确地去除伪影噪声,并恢复出更精细的结构细节,与其他方法相比具有优异的性能。
文摘针对自适应广义整体变分(AGTV)图像降噪模型对图像边缘信息定位精度不高及提取不足的问题,为提高图像降噪效果和峰值信噪比,提出了改进的AGTV(IAGTV)图像降噪模型.一方面,该算法换用精度更高的梯度计算方法,相对于AGTV更精确地定位图像边缘;另一方面,为优化图像预处理的滤波过程,用高斯-拉普拉斯联合变换替代高斯平滑滤波,更有利于检测图像边缘信息,在实现降噪的同时防止边缘信息弱化.数值仿真实验得出,IAGTV模型的复原图像峰值信噪比相对于固定p值的GTV模型提高了大约1.0 d B,比AGTV模型提高了至少0.2 d B.实验结果表明IAGTV具有良好的图像降噪能力.
