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An Improved Wiener Filter Based on Adaptive SNR MRI Image Denoising Algorithm

维纳滤波器 维纳反褶积 降噪 算法 噪音(视频) 数学 滤波器(信号处理) 计算机科学 自适应滤波器 直方图 中值滤波器 信噪比(成像) 非本地手段 峰值信噪比 模式识别(心理学) 人工智能 计算机视觉 图像(数学) 图像处理 统计 图像去噪 盲反褶积 反褶积
作者
Qingbiao Zhang,Chang Liu,Gang He
标识
DOI:10.1109/ccpqt56151.2022.00036
摘要

Aiming at the disadvantages of traditional Wiener filtering, a new adaptive noise ratio wiener filtering method is proposed in this paper. The method can identify the noise type according to its histogram distribution type, calculate the mean and variance of noise, and construct the corresponding point spread function.At the same time, the image denoising algorithm based on the improved Wiener filter is realized by estimating the adaptive SNR of the image. Especially for the medical images with different background and foreground, the denoising algorithm proposed in this paper has remarkable effect. The experimental results show that the adaptive SNR wiener filter can achieve better results than the traditional wiener filter by combining the main visual effect and objective PSNR value (the larger the PSNR is the better). The algorithm in this paper can directly find the optimal signal-to-noise ratio of wiener filters, which solves the problem that traditional Wiener filters need to estimate the signal-to-noise ratio continuously.
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