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提出一种基于均方误差控制的自适应变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,利用线性变换将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了降维处理的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,采用信号的均方误差作为步长控制因子,加快算法收敛,改善恒模医学CT图像盲均衡算法性能。仿真结果验证了算法的有效性,新算法改善了峰值信噪比和恢复效果,提高了算法收敛速度。 相似文献
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为寻找压缩感知在视频编码上的应用并提高MPEG-2的编码效率,提出了基于压缩感知和MPEG-2的改进方案。该视频编码改进方案从标准重构方法与像素域最小全变分重构算法中选出最终重构方法,使最终重构出的图像具有较小均方误差和。像素域最小全变分重构算法的提出,基于原始图像的梯度比残差图像的梯度更稀疏这个特征。实验结果表明,所提出的方案对于各类序列都有性能的提升。对于有比较锐利边缘物体的序列,平均峰值信噪比(PSNR)提高0.5dB以上;而对于具有较多平坦区域或复杂纹理的序列,平均PSNR也有0.26dB~0.41dB的提高。 相似文献
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灵敏度编码(Sensitivity encoding, SENSE)是一种应用广泛的并行磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影,尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此,本文基于非局部低秩约束(Nonlocal low-rank, NLR),提出了一种改进的SENSE模型,称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数,并使用交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method, ADMM)进行求解。仿真实验结果表明,与其他几种并行磁共振成像方法相比,NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异,能有效提升重建图像的质量。 相似文献
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