利用塔克分解对含噪三维牙科 CT 图像进行单图像超分辨率重建
图像与视频处理
2020-09-21 v1
摘要
张量分解已被证明是去噪和超分辨率等各种三维图像处理任务中的有力工具。在此背景下，我们近期提出了一种基于规范多元分解（CPD）的单图像超分辨率（SISR）算法。该算法比流行的基于优化的技术快一个数量级。本工作中，我们研究了塔克分解带来的附加价值。虽然 CPD 允许联合实现 SISR 模型的去噪与反卷积步骤，但塔克分解先实现去噪，再进行反卷积。以此方式，由噪声引起的反卷积的病态性得到部分缓解。我们比较了两种不同张量分解技术所得结果，并研究了针对噪声的鲁棒性。为验证，我们使用了牙科图像。所提方法在峰值信噪比、结构相似性指数、根管分割精度和运行时间方面均显示出优越性。
引用
@article{arxiv.2009.08657,
title = {Single Image Super-Resolution of Noisy 3D Dental CT Images Using Tucker Decomposition},
author = {J. Hatvani and A. Basarab and J. Michetti and M. Gyöngy and D. Kouamé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08657},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 3 figures