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基于冗余小波域逻辑密度的医学图像散斑噪声抑制

DOI：10.1142/s0218213018500069 期刊：International Journal on Artificial Intelligence Tools 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 在数字世界中，人工智能工具和机器学习算法被广泛应用于医学图像分析以识别疾病并做出诊断，例如进行识别和分类。散斑噪声会影响所有医学成像系统。因此，减少破坏性的散斑噪声非常重要，因为它会降低医学图像的质量，并使识别和分类等任务变得困难。大多数现有的去噪算法都是为加性高斯白噪声（AWGN）开发的。然而，AWGN并非散斑噪声。因此，本研究提出了一种基于贝叶斯估计和小波分析框架的新型散斑噪声去除算法。这项研究聚焦于采用基于小波的贝叶斯方法进行降噪，因为该方法在降噪方面具有良好的效率且处理耗时短。对数变换图像的子带分解最适合用重尾密度族（如逻辑分布）来描述。随后，本研究提出了最大后验（MAP）估计器，假设无噪声对数变换数据的每个父子小波系数为逻辑随机向量，并假设散斑噪声为对数正态密度。此外，我们的方法中应用了冗余小波变换，即循环平移方法。在我们的实验中，所提出的方法给出了有前景的去噪结果。
作者： Pichid Kittisuwan
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

开发一种基于贝叶斯估计和小波分析的新型医学影像散斑噪声去除算法，重点解决降低损害图像质量并增加识别与分类等任务难度的散斑噪声问题。

研究成果

与现有方法相比，采用Logistic随机向量和循环平移方法的提出的MAP估计器在PSNR指标上具有更优的去噪性能，同时计算时间更短。未来工作可整合字典学习以提高效率，并在更多样化的数据集上进行测试。

研究不足

该研究采用合成散斑噪声和特定医学图像；实际环境中的噪声及其他类型图像可能产生不同结果。局部自适应标准差的窗口尺寸固定为7×7，这可能并非适用于所有情况。该方法假设散斑噪声服从对数正态分布，但这一前提未必在所有场景中成立。通过近似计算提高了运算效率，但可能牺牲部分精度。

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