CT image denoising using multivariate model and its method noise thresholding in non-subsampled shearlet domain

剪切波 计算机科学 降噪 噪音(视频) 阈值 多元统计 人工智能 图像(数学) 领域(数学分析) 模式识别(心理学) 计算机视觉 数学 机器学习 数学分析
作者
Manoj Diwakar,Prabhishek Singh
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier]
卷期号:57: 101754-101754 被引量:62
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2019.101754
摘要

In today era, computed tomography (CT) is one of the exceptionally proficient crucial devices in medical science for the clinical reason. The consistent improvement and broad utilization of computed tomography in medical science has uplifted the harmfulness of higher dose to the patient. Low radiation dose may prompt expanded noise and artifacts, which can influence the radiologists' judgment. Therefore, we propose a method based on new shrinkage function in the nonsubsampled shearlet domain (NSST). In the proposed algorithm, method noise on multivariate shrinkage model is utilized viably by using stein's unbiased risk estimate and linear expansion of thresholds (SURE-LET) concept. To verify the execution of the proposed method, the qualitative and quantitative evaluations are performed. The results are evaluated over the both real noisy CT image and by adding Gaussian noise in real CT image and as well as on low complexity zoomed objects of noisy CT images. The results are also tested by some standard execution measurements, for example, PSNR, SSIM, ED, and DIV. The experimental results confirmed that proposed method is giving improved results in most cases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
可爱的函函应助小小采纳,获得10
刚刚
李子木完成签到,获得积分20
刚刚
1秒前
小丸子完成签到 ,获得积分10
1秒前
69发布了新的文献求助10
1秒前
星河完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
托物言宇发布了新的文献求助10
1秒前
ZZZ发布了新的文献求助10
2秒前
FashionBoy应助123采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
qhy完成签到,获得积分10
3秒前
科研醉汉完成签到,获得积分10
3秒前
wangndk完成签到,获得积分10
5秒前
Hui_2023发布了新的文献求助10
5秒前
WYN完成签到 ,获得积分10
5秒前
小蘑菇应助matt采纳,获得10
5秒前
大个应助可可采纳,获得10
6秒前
zwhy完成签到 ,获得积分10
6秒前
934834完成签到,获得积分10
6秒前
rrt完成签到,获得积分10
6秒前
zhouzhou完成签到,获得积分10
6秒前
一叶扁舟完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
mint发布了新的文献求助10
8秒前
calendar应助lddd采纳,获得10
9秒前
执着的难破完成签到 ,获得积分0
10秒前
Legend_完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
彭于晏应助胖胖采纳,获得10
11秒前
ruixuekuangben完成签到,获得积分10
12秒前
叶子完成签到 ,获得积分10
12秒前
Holly完成签到,获得积分10
13秒前
彩色的老五完成签到,获得积分10
14秒前
fat完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
蒜命师关注了科研通微信公众号
15秒前
高分求助中
The ACS Guide to Scholarly Communication 2500
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Studien zur Ideengeschichte der Gesetzgebung 1000
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
Threaded Harmony: A Sustainable Approach to Fashion 810
Pharmacogenomics: Applications to Patient Care, Third Edition 800
Gerard de Lairesse : an artist between stage and studio 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3081744
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2734831
关于积分的说明 7534536
捐赠科研通 2384276
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1264252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 612606
版权声明 597600