用于非均匀噪声降低的稀疏混合专家模型
图像与视频处理
2025-06-23 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
磁共振成像（MRI）是临床中的重要诊断工具，但其效用常受到成像过程中引入的噪声伪影的阻碍。有效去噪对于在保持解剖结构的同时提升图像质量至关重要。然而，传统去噪方法通常假设均匀噪声分布，难以处理MRI图像中常见的非均匀噪声。本文提出一种新方法，利用稀疏混合专家框架进行MRI图像去噪。每个专家都是针对特定图像区域与不同噪声特征相关的专用去噪卷积神经网络。我们的方法在合成数据和真实MRI数据集上均显示出优于现有最先进去噪技术的优越性能。此外，我们展示了该方法对未见数据集具有良好的泛化能力，凸显了其鲁健性和适应性。
引用
@article{arxiv.2501.14198,
title = {Sparse Mixture-of-Experts for Non-Uniform Noise Reduction in MRI Images},
author = {Zeyun Deng and Joseph Campbell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14198},
year = {2025}
}
备注
Accepted to the WACV Workshop on Image Quality