[1]王静,韩雪,皇甫彩虹,等. 局部全变分卡通纹理分解医学影像滤波[J].中国医学物理学杂志,2019,36(8):918-923.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.08.011]
　WANG Jing,HAN Xue,HUANGPU Caihong,et al. Medical image filtering based on local total variation cartoon-texture decomposition[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(8):918-923.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.08.011]
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 局部全变分卡通纹理分解医学影像滤波()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第8期
页码:
918-923
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2019-08-26

文章信息/Info

Title:
 Medical image filtering based on local total variation cartoon-texture decomposition
文章编号:
1005-202X（2019）08-0918-06
作者:
 王静1; 韩雪1; 皇甫彩虹2; 乔应旭1; 司马海峰1
 1.河南理工大学计算机科学与技术学院， 河南 焦作 454000； 2.河南理工大学电气工程与自动化学院， 河南 焦作 454000
Author(s):
 WANG Jing1;  HAN Xue1;  HUANGPU Caihong2;  QIAO Yingxu1;  SIMA Haifeng1
 1. College of Computer Science and Technology, He’nan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China; 2. College of Electrical Engineering and Automation, He’nan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China
关键词:
 ; 图像滤波; 卡通纹理; 局部全变分; 非局部均值
Keywords:
 ; Keywords: image filtering;  cartoon-texture;  local total variation;  nonlocal means
分类号:
R318；TP391
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.08.011
文献标志码:
A
摘要:
 针对直接采用全局滤波方法会模糊图像的边缘，丢失重要纹理信息的弊端，提出一种基于快速变分卡通纹理分解的非局部正则化滤波方法。首先将非线性局部全变分作为图像分解的指示函数，分离图像的卡通结构分量和纹理震荡分量；其次根据震荡分量极强的重复性及结构方向性，结合具有较好方向选择性以及块相似匹配性的非局部梯度正则项，利用分裂Bregman方法求解震荡分量的非局部全变分极小化问题；最后将分解得到的卡通分量与去除噪声的震荡分量进行加权合成，得到复原图像。实验结果表明该算法对有精细结构和纹理的医学图像具有更佳的恢复效果，可以有效地应用于临床诊断以及后续分割。
Abstract:
Abstract: In view of the disadvantages of the direct use of global filtering method, blurring image edges and losing important texture information, a nonlocal regularization filtering method based on fast variation cartoon-texture decomposition is proposed. Firstly, the nonlinear local total variation is used as an indicator function of image decomposition for separating the cartoon structural component and texture vibration component of the image. Secondly, according to the outstanding repeatability and structural orientation of the vibration component, a nonlocal gradient regular term with preferable directional selectivity and block similarity matching is combined with split Bregman method to solve the nonlocal total variation minimization problem of the vibration component. Finally, the combination of the decomposed cartoon component and the vibration component after noise removal is used for obtaining the restored image. The experimental results show that the proposed algorithm has excellent recovery effects for medical images with fine structure and texture. The proposed method can be effectively applied to clinical diagnosis and subsequent segmentation.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2019-03-15
【基金项目】国家自然科学基金（61401150, 61472119, 61572173, 61602-
157）；河南省科技攻关计划（182102210053）；河南省科技创新杰出青年计划（184100510009）；河南理工大学博士基金（B2013-039）；河南省高校基本科研业务费专项资金（NSFRF1604）
【作者简介】王静，博士，副教授，CCF会员，主要研究方向为医学图像处理，E-mail: wjasmine@hpu.edu.cn；皇甫彩虹，硕士，讲师，主要研究方向为智能信息处理，E-mail: hfcaihong@hpu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2019-08-26