【摘 要】
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非局域均值(NLM)滤波有很好的去噪效果并已成功地应用于磁共振图像的去噪中,但与所有去噪方法相同,总是会在一定程度上模糊图像细节.该文提出将从原始图像中提取出来的高频信息与NLM去噪图像相融合,来还原在去噪过程中丢失的细节.首先利用一种基于拉普拉斯金字塔的多分辨率方法,从原始图像中提取出包含丰富的边缘信息的高频组分.然后利用作者提出的一种新的基于SUSAN算子的边缘检测算子产生一幅连续的边缘图,并
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非局域均值(NLM)滤波有很好的去噪效果并已成功地应用于磁共振图像的去噪中,但与所有去噪方法相同,总是会在一定程度上模糊图像细节.该文提出将从原始图像中提取出来的高频信息与NLM去噪图像相融合,来还原在去噪过程中丢失的细节.首先利用一种基于拉普拉斯金字塔的多分辨率方法,从原始图像中提取出包含丰富的边缘信息的高频组分.然后利用作者提出的一种新的基于SUSAN算子的边缘检测算子产生一幅连续的边缘图,并利用该边缘图将高频组分与NLM方法去噪的图像相融合.该方法在图像的平滑区域取得了良好的去噪效果,同时可以
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