Novel Example-Based Method for Super-Resolution and Denoising of Medical Images

稀疏逼近 降噪 人工智能 模式识别(心理学) 图像分辨率 分辨率(逻辑) 计算机科学 图像(数学) 噪音(视频) 非本地手段 代表(政治) 相似性(几何) 数学 二次规划 计算机视觉 图像去噪 数学优化 法学 政治 政治学
作者
Dinh-Hoan Trinh,Marie Luong,Françoise Dibos,Jean-Marie Rocchisani,Canh-Duong Pham,Truong Q. Nguyen
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (4): 1882-1895 被引量:149
标识
DOI:10.1109/tip.2014.2308422
摘要

In this paper, we propose a novel example-based method for denoising and super-resolution of medical images. The objective is to estimate a high-resolution image from a single noisy low-resolution image, with the help of a given database of high and low-resolution image patch pairs. Denoising and super-resolution in this paper is performed on each image patch. For each given input low-resolution patch, its high-resolution version is estimated based on finding a nonnegative sparse linear representation of the input patch over the low-resolution patches from the database, where the coefficients of the representation strongly depend on the similarity between the input patch and the sample patches in the database. The problem of finding the nonnegative sparse linear representation is modeled as a nonnegative quadratic programming problem. The proposed method is especially useful for the case of noise-corrupted and low-resolution image. Experimental results show that the proposed method outperforms other state-of-the-art super-resolution methods while effectively removing noise.
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