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

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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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