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数字图像处理 环形伪影去除 滤波算法对比实验 陈美玲 21500827 环形伪影去除 伪影来源 CT成像需要排列的多个探测器对 射线进行探测成像 当一个或多个探测器损坏或者不理 想响应的时候会在投影图上形成一 条线型的伪影区 当转换为CT图像的时候会出现环 形的伪影 探测单元 角度 sinogram 伪影表现 伪影性质 第三代CT常见伪影 已有方法 很多 例如 标定探测器通道（非图像处理方法 ） 控制通道积分时间 sobel边缘检测（edge） 极坐标转换FFT 方法一 方法一 方法一 方法二 步骤：1、极坐标转换 2、计算每一列均值方差 3、筛选判断 4、线性插值 5、反极坐标转换 极坐标转换算法 方法二 滤波算法对比实验 滤 波 去噪算法 高斯滤波双边滤波 非局部均 值滤波 中心思路如下 来源：量子噪声、电气噪 声和算法、天气等外部原 因和设备电流等内部原因 意 义 实验模板图实验对象 高斯噪声图 滤波：滤波：保留图像细节信保留图像细节信 息的同时对图像噪声进息的同时对图像噪声进 行抑制的过程行抑制的过程。 为什么用这幅图，是因为这图的各 个频段的能量都很丰富：即有低频 （光滑的皮肤），也有高频（帽子 上的羽毛），很适合来验证各种算 法。：1.该图适度的混合了细节、 平滑区域、阴影和纹理，从而能很 好的测试各种图像处理算法。 2.Lenna是个美女，对于图象处理界 的研究者来说，美女图可以有效的 吸引他们来做研究。 本质：按像素距离进行加权的线性 平滑滤波 高斯滤波 核分布模型 l最经典的去噪算法之一 l图像平滑度和去噪效果都十分明显 l可以避免振铃效应的影响 高斯滤波 高斯滤波 参数为0.05的高斯噪声图 和高斯滤波之后的效果图 PSNR:7.251 双边滤波 双边滤波结合高斯滤波但是对图像边 缘能够更好保存 数学算法的流程和高斯滤波简易度很 接近 双边滤波 双边滤波对椒盐噪声的 滤波效果图 双边滤波 双边滤波对参数为0.05 的高斯噪声去噪效果图 PSNR:7.253 非局部均 值滤波 非局部均 值滤波 v目前公认的效果较好的新思路滤 波方法 v 以像素块为单位，而前两种算法以 像素点为单位来进行权重计算 v 引进了相似性等新概念，创新性和可行 性均较高。 非局部均 值滤波 参数为0.05的噪声图与非 局部均值滤波后效果图 PSNR:7.254 应用思考 三种滤波算法评估参数 对比 应用思考 高斯滤波 双边滤波非局部均值滤波 由距离求权到 像素差值和距 离结合求权 由一维距离 求权到欧式 距离求权 由像素距离像素
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