【摘 要】
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对CT图像噪声的类型进行识别,采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果,减少去噪中的盲目性。分析小波高频子带系数的能量分布,利用直方图的信噪比和曲线拟合图的积分,对CT图像中最常见的两类噪声,即高斯噪声和椒盐噪声进行识别。直方图的信噪比R为0.2,曲线拟合图积分A为60,可作为高斯噪声和椒盐噪声分界线。对大量含噪CT图像的实验结果表明,该方法对CT图像噪声类型的识别比较准确。
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对CT图像噪声的类型进行识别,采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果,减少去噪中的盲目性。分析小波高频子带系数的能量分布,利用直方图的信噪比和曲线拟合图的积分,对CT图像中最常见的两类噪声,即高斯噪声和椒盐噪声进行识别。直方图的信噪比R为0.2,曲线拟合图积分A为60,可作为高斯噪声和椒盐噪声分界线。对大量含噪CT图像的实验结果表明,该方法对CT图像噪声类型的识别比较准确。
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