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介绍了一种基于字典学习的去噪方法,并将其应用于降低低剂量CT图像噪声水平的研究.针对体模图像和病人图像,分别选择低剂量CT图像和正常剂量CT图像作为训练样本,采用K-SVD算法,通过迭代学习构建图像字典;然后,结合正交匹配跟踪算法,实现图像稀疏表示,稀疏成分对应于图像的有用信息,其他成分对应于图像噪声;最后,依据图像的稀疏成分重建图像,达到去除噪声的目的.实验结果表明:字典的大小、稀疏表示的约束条件等参数会显著影响所提算法的去噪结果;相比低剂量CT图像,将正常剂量CT图像作为训练样本可以得到更好的去