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Truncated total variation in fractional B-spline wavelet transform for micro-CT image denoising
分数B样条小波变换的截断总变分法用于显微CT图像去噪
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降噪 图像去噪 数学 小波变换 小波 人工智能 模式识别(心理学) B样条曲线 图像(数学) 计算机科学 数学分析
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AI识别 10.3233/xst-221326 doi
其它 Background: In medical applications, computed tomography (CT) is widely used to evaluate various sample characteristics. However, image quality of CT reconstruction can be degraded due to artifacts.

Objective: To propose and test a truncated total variation (truncation TV) model to solve the problem of large penalties for the total variation (TV) model.

Methods: In this study, a truncated TV image denoising model in the fractional B-spline wavelet domain is developed to obtain the best solution. The method is validated by the analysis of CT reconstructed images of actual biological Pigeons samples. For this purpose, several indices including the peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSIM) and mean square error (MSE) are used to evaluate the quality of images.
求助人
jdj 在 2024-09-18 17:43:19 发布自天津,悬赏 30 积分
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