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公开(公告)号：CN105118066A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510590901.5
申请日：2015-09-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0014 , G06T2207/10081 , G06T2207/20221 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种基于三维区别性特征表示的低剂量CT图像分解方法，首先对体模进行扫描，获得一组对应的低剂量和正常剂量下体模CT图像；之后通过选取正常剂量的体模CT图像中的特征块组成特征字典，通过将低剂量和正常剂量体模CT图像相减得到低剂量下的噪声伪影图像，选取噪声伪影图像中的特征块组成噪声伪影字典；最后利用特征字典和噪声伪影字典组成的三维区别性字典来表示临床低剂量CT图像，得到特征字典表示的特征图像和噪声伪影字典表示的噪声伪影图像，从而实现低剂量CT图像的分解。本发明可以将低剂量CT图像中的噪声及星条状伪影和特征结构成分有效的分离，满足临床分析和诊断的质量要求，提高低剂量CT图像使用效率。
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公开(公告)号：CN103226815A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310122193.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种低剂量CT图像滤波方法，属于医学图像处理技术领域。本发明方法首先使用字典学习的方法对原始低剂量CT图像进行滤波，将原始低剂量CT图像中的块状噪声；然后对得到的图像再进行非锐化滤波，使被字典学习方法所抑制的图像边缘信息得到增强。本发明方法能够有效抑制低剂量CT图像中的星条状伪影和噪声，提高CT图像质量。
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公开(公告)号：CN102036075A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010611318.5
申请日：2010-12-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像及数字视频编码及解码方法，属于数字图像处理技术领域。本发明的编码及解码方法在进行二维正向/反向离散正交变换时，采用二维整数正向/反向离散Tchebichef变换。本发明利用二维整数离散Tchebichef变换来替代现有技术所使用的其它整数变换方法，可以有效解决解码器失配问题，实现无损编码，而且具有较高的压缩性能以及更好的可扩展性。本发明还进一步提出了一种8×8整数离散Tchebichef变换矩阵的快速算法，该算法只需要进行移位和加法操作，降低了硬件资源消耗，有利于硬件实现。
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公开(公告)号：CN103473745B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310422085.8
申请日：2013-09-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于区别性字典的低剂量CT图像处理方法，首先使用静态小波变换对待处理的低剂量CT图像进行单层分解，然后对水平、垂直和对角方向的高频细节图像分别进行对应的区别性字典表达并去伪影，从而达到抑制星条状伪影在不同方向的高频细节图像中的信息强度；之后根据处理后的水平、垂直和对角方向的高频细节图像以及原来的低频图像进行逆静态小波变换来重建得到伪影抑制后的CT图像；最后利用现有的传统基于字典学习的稀疏表达方法对图像进行进一步处理，以去除残留的伪影和噪声。本发明可以有效抑制低剂量CT图像内的星条状伪影和噪声，提高低剂量CT图像质量，使其满足临床诊断的质量要求。
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公开(公告)号：CN102024267B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010595896.4
申请日：2010-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于小波空间方向性滤波的低剂量CT图像处理方法，属于计算机断层显像技术领域。本发明方法首先使用静态小波变换对待处理的低剂量CT图像进行单层分解，然后对水平、垂直和对角方向的高频细节图像分别进行垂直和水平方向的一维非线性扩散滤波来抑制星条状伪影在不同方向的高频细节图像中的信息强度，然后根据处理后的水平、垂直和对角方向的高频细节图像以及原来的低频图像进行逆静态小波变换来重建得到伪影得到抑制的CT图像，然后利用现有的大邻域加权平均噪声抑制方法对图像进行进一步处理。本发明方法可以有效抑制低剂量CT图像内的星条状伪影和噪声，提高低剂量CT图像质量，使其满足临床诊断的质量要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1799506A
公开(公告)日：2006-07-12
申请号：CN200510122610.X
申请日：2005-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于构建成像图像的迭代间曲率流滤波加权最小二乘正电子发射断层成像方法，首先获取观测数据，确定初始图像的规模，将观测数据中的各个分量进行逐个与1比较，与误差方差中的各个分量逐个对应相除等后将中间图像进行曲率流滤波，可得到作为初始图像的滤波图像，重复这个过程直到重建后的图像收敛，可得到最终成像的图像；本发明结合当前PET成像数据的特点，在现有最小二乘方法迭代过程中加入曲率流滤波机制，以此来抑制图像噪化，提高成像图像的质量，实现较为简单，处理速度较快，对抑制重建图像的背景干扰也有着良好的效果。
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公开(公告)号：CN1775172A
公开(公告)日：2006-05-24
申请号：CN200510122611.4
申请日：2005-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成份空间相关性消除功能磁共振数据噪声的方法，先对图像的灰质区域和脑脊液区域进行图像分割，分别对其进行主成份分析、频谱分析，确定并消除主成分分量中的随机噪声成分，重建消除随机噪声后的灰质数据和脑脊液数据，对重建后数据进行独立成份分解，利用独立成份分别构造矩阵，再进行典型相关分后，排序，将这些成分置零后得到一组新的独立成份，重建消除各种噪声成份后的数据，重复以上步骤直至消除各层灰质数据与脑脊液数据中相关最大的各种噪声成分。本发明能够有效地消除多层功能磁共振数据中生理噪声，能够消除与脑脊液区域数据中相关最大的其它低频噪声成份，较好地实现了多层功能磁共振数据中噪声的消除。
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公开(公告)号：CN103745447B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410052166.8
申请日：2014-02-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 非局部均值滤波算法是一种被广泛应用于抑制图像噪声的算法，该算法根据属于同一图像结构的像素点周围有着相似的邻域结构这一假设，并基于此邻域相似性质构建加权滤波器来抑制图像中的噪声。实验证明该非局部均值滤波算法能在有效地抑制图像中的噪声的同时保持图像中的组织信息，为了有效地抑制图像中的噪声，一般需要较大的搜索窗以引入较多的邻域信息，从而导致大量的计算量和处理时间，影响了其在实际中的应用。为了解决这一问题，本发明提出了一种非局部均值滤波的快速并行实现方法，该方法在原有的以像素为单位的GPU并行的基础上，利用共享存储器特性及非局部均值权重对称性来优化并行操作，显著地提高了非局部均值滤波算法的计算速度。
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公开(公告)号：CN103473745A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310422085.8
申请日：2013-09-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于区别性字典的低剂量CT图像处理方法，首先使用静态小波变换对待处理的低剂量CT图像进行单层分解，然后对水平、垂直和对角方向的高频细节图像分别进行对应的区别性字典表达并去伪影，从而达到抑制星条状伪影在不同方向的高频细节图像中的信息强度；之后根据处理后的水平、垂直和对角方向的高频细节图像以及原来的低频图像进行逆静态小波变换来重建得到伪影抑制后的CT图像；最后利用现有的传统基于字典学习的稀疏表达方法对图像进行进一步处理，以去除残留的伪影和噪声。本发明可以有效抑制低剂量CT图像内的星条状伪影和噪声，提高低剂量CT图像质量，使其满足临床诊断的质量要求。
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公开(公告)号：CN102110288B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110037711.2
申请日：2011-02-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种CT图像的投影弦图修补方法，属于计算机断层成像技术领域。本发明方法包括以下步骤：步骤1、定位未测量像素坐标；步骤2、确定图像空间像素族；步骤3、确定对应于未测量弦图坐标的正弦曲线族；步骤4、沿着离散化正弦线，分别确定未测量像素位置及相应的强度值；步骤5、分别构造以各未测量像素为中心的局部邻域的结构张量矩阵，求解其特征值和特征向量；步骤6、对于各未测量像素，在步骤5所述局部邻域中，选出与具有最小特征值的特征向量最符合的正弦线，取该未测量像素处的插值结果，作为对该未测量像素强度的最终估计。本发明可以有效地提高弦图匀质区域一致性，较好地保留内边缘，从而得到质量更好的重建后的CT图像。
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