基于Anscombe变换的X射线图像序列盲源分离降噪

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为降低泊松噪声对X射线图像质量的影响,本研究提出一种采用非线性主分量分析(NLPCA)对X射线图像序列进行盲源分离的降噪方法。该降噪方法首先采样一序列X射线图像,并通过Anscombe变换将图像中泊松噪声转化为高斯噪声;然后将每张含噪声图像视为噪声分量和信号分量的组合,进而采用NLPCA将信号分量和噪声分量分离达到降噪目的;最后通过Anscombe逆变换获取最终降噪图像。研究结果表明:当序列中含噪声图像张数从2增加到50时,提出的降噪方法可以将Shepp-Logan头模型含噪声图像的PSNR值由28.28
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