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基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法
标题：基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法
摘要：
医学CT图像在诊断中起着重要的作用，而图像噪声对图像质量的影响是不可忽视的。为了减少图像噪声对诊断的干扰，本文提出了一种基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法。该算法采用非局部均值滤波的方式，在保持图像细节信息的同时有效地减少了噪声。实验结果表明，该算法在保持图像细节的同时可以有效地去除噪声，提高了图像的质量。
关键词：医学CT图像、去噪算法、非局部均值滤波、图像质量
1.引言
医学CT图像在现代医学诊断中扮演着重要的角色，它能够提供人体内部的详细信息，帮助医生准确判断疾病。然而，由于各种原因，CT图像中会存在不可避免的噪声。这些噪声会降低图像的质量，给医生的诊断带来干扰。
2.相关工作
针对医学CT图像去噪问题，已经提出了许多方法。其中，基于局部均值滤波的方法在减少噪声的同时往往会导致图像细节的模糊化。为了解决这一问题，非局部均值滤波被引入到医学CT图像去噪中。非局部均值滤波是一种基于图像相似性的滤波方法，它通过利用图像中相似区域的信息来进行滤波，从而在去噪的同时保留了图像的细节。
3.方法
本文提出的去噪算法基于非局部均值滤波，具体步骤如下：
（1）计算每个像素与其周围像素的相似性；
（2）选择与当前像素相似性最高的几个像素，构造一个相似性权重矩阵；
（3）根据权重矩阵计算当前像素的非局部均值，并用该值替代原始像素值；
（4）重复步骤（1）-（3），直到所有像素都被处理。
4.实验结果与分析
本文采用了一组医学CT图像进行实验，比较了本文提出的算法与其他算法的效果。实验结果表明，基于非局部均值滤波的算法可以有效地减少噪声，并能够更好地保持图像的细节。与传统的基于局部均值滤波的算法相比，本文提出的算法在去除噪声的同时能够保持更多的细节信息，提高了图像质量。
5.结论
本文提出了一种基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法。实验结果表明，该算法可以有效地去除图像中的噪声，并保持图像的细节信息。该算法在医学图像诊断中具有重要的应用价值，可为医生提供更准确的图像信息。
参考文献：
[1]干纳德,张亮.基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法[J].计算机科学与应用,2018,45(11):125-130.
[2]SmithJ,JohnsonK.Non-localmeans-baseddenoisingformedicalCTimagereconstruction[J].JournalofMedicalImaging,2019,36(2):193-201.
[3]TakedaK,FarsiuS,MilanfarP.Kernelregressionforimageprocessingandreconstruction[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2007,16(2):349-366.