基于结构张量的MRI图像去噪提升算法：实验与比较

本文主要探讨的是"基于结构张量和非局部平均滤波的MRI图像去噪"这一主题，发表于2013年的佛山科学技术学院学报(自然科学版)第31卷第3期。作者陈创泉和房少梅针对MRI图像中存在的噪声伪影问题，提出了一个创新的图像去噪方法，结合了结构张量的几何结构信息和非局部平均滤波算法的优势。 结构张量是一种数学工具，它能够精确捕捉图像中的局部几何特征，如边缘、纹理方向等。论文中提到，MRI图像因其几何结构相似性，结构张量的应用显得尤为重要。作者将结构张量融入到三维非局部平均滤波算法（如Manjón等人提出的旋转不变性非局部平均滤波(PRI-NLM3D)）中，旨在增强去噪效果，特别是对于块状结构和边缘的处理。 论文通过与当时已有的不同改进版本的非局部平均滤波算法在Brainweb数据库上的对比实验，结果显示，新提出的去噪方法在峰值信噪比(PSNR)上有显著提升，这意味着在保持图像细节的同时，成功地降低了噪声的影响。这在MRI图像处理领域具有重要意义，因为高PSNR意味着更高的图像质量和更清晰的组织边界，对于边缘检测、图像分割和临床诊断具有极大的帮助。 关键词方面，论文强调了MRI去噪、非局部平均滤波和结构张量这三个核心概念，表明了研究的技术路径和主要贡献。此外，文章还引用了Manjón等人的工作作为基础，并指出尽管他们的方法在MRI去噪方面表现出色，但仍有改进的空间，特别是在考虑结构信息的完整性上。 这篇论文为MRI图像去噪提供了一个新颖且有效的解决方案，通过结合结构张量和非局部平均滤波技术，不仅提高了去噪性能，也展示了结构信息在处理医学图像噪声问题中的关键作用。这项研究成果对后续的MRI图像处理和医学影像分析有着积极的推动作用。