基于无噪声参数深度卷积字典学习的低剂量CT图像降噪算法Matlab完整代码

基于无噪声参数深度卷积字典学习的低剂量CT图像降噪算法在MATLAB中涉及深度学习和信号处理的知识。这里提供一个简化的框架，不过完整的代码会比较复杂，因为需要加载数据、定义网络结构以及训练过程：

% 导入所需库
addpath('DeepLearning Toolbox'); % 如果没有安装此库，请忽略

% 加载CT图像数据
X_train = load_low_dose_ct_data('train_data.mat'); % 载入训练数据集
X_test = load_low_dose_ct_data('test_data.mat'); % 载入测试数据集

% 数据预处理（归一化、减均值等）

% 设定深度卷积字典学习模型参数
dict_size = 100; % 字典大小
patch_size = [8 8]; % 卷积核大小
num_iterations = 100; % 迭代次数

% 定义深度卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer(patch_size)
    convolution2dLayer(dict_size, patch_size) % 使用字典大小的卷积核
    localResponseNormalization2dLayer % 可选的局部响应归一化层
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 可选的最大池化层
    fullyConnectedLayer(dict_size*patch_size^2) % 输出为字典大小的矩阵
    reshapor
    fullyConnectedLayer(size(X_train,2)) % 回到原始图像尺寸
    regressionLayer % 因为这是一个回归任务
];

options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', num_iterations,
    'MiniBatchSize', 32,
    'Shuffle', 'every-epoch',
    'ValidationData', X_test, 'ValidationFrequency', 10,
    'Verbose', false); % 静默模式训练

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, X_train, layers, options);

% 测试并降噪
noisy_test_data = load_noisy_ct_data('noisy_test_data.mat'); % 载入含有噪声的测试数据
denoised_test_data = predict(net, noisy_test_data);

% 保存降噪后的图像
save_denoised_images(denoised_test_data);

% 结果评估（计算PSNR或SSIM等）
calculate_psnr(X_test, denoised_test_data);

function ... % 辅助函数，例如数据加载、降噪结果保存和性能评估等

请注意，这只是一个简化的模板，实际代码需要根据具体的数据集和需求进行调整，并可能涉及到GPU加速。另外，部分函数如`load_low_dose_ct_data`和`load_noisy_ct_data`需你自己实现，它们负责读取CT图像数据。