改进用于 MRI 的预滤波旋转不变非局部 PCA 算法
图像与视频处理
2023-08-29 v1
摘要
磁共振成像（MRI）是一种非侵入性医学成像技术，可提供高分辨率 3D 图像以及对人体组织状况的有价值洞察。即便在当下，改进 MRI 的去噪方法仍是提高图像质量的关键问题。本研究旨在增强预滤波旋转不变非局部主成分分析（PRI-NL-PCA）算法。本文放宽了原始限制，使用粒子群优化和遍历法确定算法的最优参数。本文还组合了原始算法的分量滤波器，并挑选出最合适的组合作为新的协同算法。研究发现，除少数需要调整阈值的参数外，原始算法已达到最佳可能结果。进一步提升性能的有效方法是在预滤波旋转不变非局部均值（PRI-NLM）滤波器前后仅各附加一个 NL-PCA 滤波器。尽管新协同算法的性能仍略逊于先进的深度学习方法，但其表明基于 PCA 的去噪算法确实是可行的。它只需调整少量参数，且可设想这些参数能直接从图像中确定，从而赋予其对各种身体部位很强的泛化能力，值得进一步探索。还从新算法中提取了一个辅助工具，鼓励将其与其他最先进方法进一步结合以提升其去噪性能。
引用
@article{arxiv.2308.14145,
title = {Enhancement of the Prefiltered Rotationally Invariant Non-local PCA Algorithm for MRI},
author = {Shiao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14145},
year = {2023}
}