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[发明专利]基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法-CN202310514091.X在审
发明人：王佳熙;左鸿滔;王孝天 -专利权人：成都大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部结构度量的全变分CT图像去噪方法，属于图像处理领域。本发明分为区分边缘与平坦区域、以及CT图像去噪两个步骤。本发明的边缘检测函数是一个自适应的，它充分利用了局部结构度量的全局信息，得出一个更适当的函数，利用该函数能求出更合适的范数。这对于对含噪CT图像的平坦和边缘区域的区分更加精准。在图像去噪方面，传统的TV模型不能起到保护边缘的作用。而本发明采用的是自适应范数的方式，针对平坦区域模型的正则项范数趋近于2，能尽可能的去除噪声；针对边缘部分，模型的正则项范数趋近于1，会起到保护边缘的作用。
基于局部结构度量全变分 ct 图像方法

[发明专利]基于新型阈值公式和自适应双势阱函数的CT图像分割方法-CN202111457331.4在审
发明人：王佳熙;王孝天;左鸿滔 -专利权人：成都大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于新型阈值公式和自适应双势阱函数的CT图像分割方法，属于图像处理领域。本发明分为粗分割和细分割两部分，以区域生长模型作为粗分割，并提出了基于平均绝对离差的阈值公式，该公式可以根据图像特征自动生成合理的阈值，并能处理灰度不均匀或对比度低的图像；以LRCV模型作为细分割，并提出了自适应双势阱函数，动态地调整系数使得分割初期扩散速率增大，后期扩散速率减小，并且降低零势阱附近的扩散速率，使得零水平集侵入被分割目标内部的可能性降低，从而提高分割精度。有效地解决了LRCV模型初始轮廓敏感的问题。对于灰度不均或低对比度的CT图像，相较于传统的主动轮廓模型具有更加精确的分割结果。
基于新型阈值公式自适应势阱函数 ct 图像分割方法