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基于贝叶斯估计的低剂量CT图像去噪算法

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基于贝叶斯估计的低剂量CT图像去噪算法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-17页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 研究内容和创新点第14-15页
    1.3.1 本文研究内容第14-15页
    1.3.2 本文创新点第15页
  1.4 本文结构安排第15-17页
2 贝叶斯估计方法去噪的理论分析第17-33页
  2.1 低剂量CT中的噪声分析第17-21页
    2.1.1 影响CT扫描图像质量的因素第17-18页
    2.1.2 低剂量CT图像噪声第18-19页
    2.1.3 低剂量CT图像中的噪声分析第19-21页
  2.2 多尺度变换方法第21-26页
    2.2.1 多尺度分析第21-22页
    2.2.2 剪切波变换第22-24页
    2.2.3 非下采样剪切波变换第24-26页
  2.3 贝叶斯估计法第26-33页
    2.3.1 引言第26-27页
    2.3.2 贝叶斯估计法分析第27-30页
    2.3.3 贝叶斯估计阈值第30-31页
    2.3.4 基于贝叶斯估计的仿真结果及分析第31-33页
3 基于贝叶斯估计的改进噪声方差估计算法第33-48页
  3.1 阈值方法的总结第33-37页
    3.1.1 阈值函数第34-35页
    3.1.2 阈值选取第35-37页
  3.2 传统的噪声方差估计方法第37-38页
  3.3 改进的噪声方差估计算法第38-42页
    3.3.1 算法的提出第39-41页
    3.3.2 仿真结果及分析第41-42页
  3.4 改进算法的去噪效果第42-47页
    3.4.1 去噪算法的设计与实现第42-43页
    3.4.2 仿真结果及分析第43-47页
  3.5 本章小结第47-48页
4 基于改进噪声方差的低剂量CT图像去噪算法第48-62页
  4.1 Anscombe方差稳定变换第48-49页
  4.2 提出算法第49-53页
  4.3 仿真结果及分析第53-58页
    4.3.1 含泊松噪声的CT图像去噪第53-56页
    4.3.2 低剂量CT图像去噪第56-58页
  4.4 改进算法在三维重建中的应用第58-61页
  4.5 本章小结第61-62页
5 总结与展望第62-64页
  5.1 工作总结第62-63页
  5.2 展望第63-64页
参考文献第64-67页
个人简历、硕士在读期间所发表的学术论文与研究成果第67-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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