一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法,包括通过超声图像成像模型和已知的乘性高斯噪声分布，采用最大后验概率估计理论推导出适用于超声图像去噪的通用最小化凸能量泛函；将通用凸能量泛函的正则化项采用一阶总变分、二阶总变分和自适应加权函数融合形成自适应加权混合总变分项，从而得到本发明方法的凸能量泛函。将凸能量泛函采用Split‑Bregman算法进行最小化求解，迭代过程中交替实现超声图像的去噪和自适应加权函数的优化，最终得到的去噪超声图像在有效降低散斑噪声的同时能更好地保留超声图像细节和边缘信息，从而有效提高超声图像的视觉判读性。
📄 2020114968155
📂 G06T5_00
👤 三峡大学
📅 2020-12-17
一种磁共振图像去噪方法，涉及图像处理。本方法在多路径匹配追踪算法每次迭代求解与局部图像特征相匹配的多个候选原子过程中引入自适应遗传算法寻优，有机结合了自适应遗传算法和多路径匹配追踪算法的优点，不仅能够避免遗传算法易陷入局部最优的缺陷，得到较高精度的最佳匹配参数，而且有效地降低了多路径匹配追踪算法的计算量，克服了因计算量太大不能推广应用的缺点。
📄 2018109993681
📂 G06T5_00
👤 陕西师范大学
📅 2018-08-29
本发明公开了基于图像块自相似性先验的核磁共振图像去噪方法，所述方法包括：基于图像块间的自相似性构造聚类正则项；基于聚类正则项和低秩分解去噪方法，建立图像去噪模型；对图像去噪模型进行优化，基于优化后的图像去噪模型对图像进行去噪处理；解决了现有的去噪方法的不足，在去除噪声的同时能较大程度的保留图像的细节信息的技术效果。
📄 2017113876807
📂 G06T5_00
👤 成都信息工程大学
📅 2017-12-20
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