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文檔簡(jiǎn)介
1、X射線醫(yī)學(xué)成像能觀察到患者體內(nèi)病變組織，這對(duì)醫(yī)學(xué)診斷有重要參考價(jià)值。針對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)X射線圖像噪聲強(qiáng)、層次感差和器官組織重疊的問(wèn)題，引入獨(dú)立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）進(jìn)行圖像去噪和目標(biāo)提取重建研究。
本論文將ICA理論應(yīng)用于圖像去噪的理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)中，采用兩種ICA去噪方法對(duì)X射線圖像序列去噪處理，并對(duì)輸出圖像進(jìn)行主觀和客觀標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)?；贗CA結(jié)合稀疏編碼收縮法進(jìn)行圖像去
2、噪，設(shè)定滑動(dòng)窗口對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行分割為更小的圖像序列，通過(guò)設(shè)定閾值函數(shù)對(duì)呈稀疏分布的信號(hào)去除噪聲保留有用信息。基于FastICA算法對(duì)圖像序列進(jìn)行去噪，改變輸入圖像張數(shù)對(duì)圖像去噪效果較為明顯，同時(shí)對(duì)算法復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度影響較大。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種ICA圖像去噪都較好保留了圖像信息，去噪效果滿足主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
基于ICA的X射線醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)提取的理論分析和仿真中，首先ICA結(jié)合稀疏編碼收縮法對(duì)圖像降噪預(yù)處理以保證目標(biāo)提取精度；然后
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