计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
z1期
151-153,189
,共4页
医学图像%超分辨重建%字典%组稀疏
醫學圖像%超分辨重建%字典%組稀疏
의학도상%초분변중건%자전%조희소
Medical image%Super-resolution reconstruction%Dictionary%Group sparse
在大量的医学图像处理过程中,由于现有的硬件设备和成像技术的限制,还不能够获取满足高要求的清晰图像.因此,在现有的硬件设备和成像技术下获取的医学图像需要进行超分辨率的重建处理.在基于稀疏表示单帧图像超分辨的基础上,针对医学图像具有明显的重复结构等特点,提出了一种基于组稀疏的单帧医学图像超分辨算法.并且结合Group Lasso算法和K-SVD算法,提出了一种新的字典训练算法.实验结果分析和比较证实提出的算法在性能指标上比现有的其它几种方法均有所提高.
在大量的醫學圖像處理過程中,由于現有的硬件設備和成像技術的限製,還不能夠穫取滿足高要求的清晰圖像.因此,在現有的硬件設備和成像技術下穫取的醫學圖像需要進行超分辨率的重建處理.在基于稀疏錶示單幀圖像超分辨的基礎上,針對醫學圖像具有明顯的重複結構等特點,提齣瞭一種基于組稀疏的單幀醫學圖像超分辨算法.併且結閤Group Lasso算法和K-SVD算法,提齣瞭一種新的字典訓練算法.實驗結果分析和比較證實提齣的算法在性能指標上比現有的其它幾種方法均有所提高.
재대량적의학도상처리과정중,유우현유적경건설비화성상기술적한제,환불능구획취만족고요구적청석도상.인차,재현유적경건설비화성상기술하획취적의학도상수요진행초분변솔적중건처리.재기우희소표시단정도상초분변적기출상,침대의학도상구유명현적중복결구등특점,제출료일충기우조희소적단정의학도상초분변산법.병차결합Group Lasso산법화K-SVD산법,제출료일충신적자전훈련산법.실험결과분석화비교증실제출적산법재성능지표상비현유적기타궤충방법균유소제고.