图像处理环形伪影去除及去噪ppt课件

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1、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

2、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：保留图像细节信息的同时对图像噪声进行抑制的过程。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

3、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最经典的去噪算法之一图像平滑度和去噪效果都十分明显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目前公认的效果较好的新思路滤波方法以像素块为单位，而前两种算法以像素点为单位来进行权重计算

4、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差值结合求权到二维像素差值求权应用思考大量学习总结已有成果是科研学习的第一步对比分析促进创新Thankyou