纹理引导的稀疏张量表示在肺CT图像去噪与增强中的应用

"纹理引导的稀疏张量表示及在肺CT图像中的应用" 本文是一篇研究论文，探讨了如何利用纹理引导的稀疏张量表示方法处理肺CT图像，以提高图像质量和信息提取效率。在高维图像处理领域，张量理论已经显示出其潜力，而该研究则进一步将其应用到肺部CT图像序列的噪声去除和信息增强上。 首先，研究人员提出了一种基于张量模式的稀疏表示方法。他们利用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法来表达稀疏系数，这是去除噪声和保留图像重要信息的关键步骤。这种方法能够有效地从高维数据中找到最相关的元素，形成稀疏的表示。 接着，为了更新字典，研究者采用了高维奇异值分解（High-dimensional Singular Value Decomposition, HD-SVD）。这是一种对高阶张量进行分解的技术，有助于捕获数据的内在结构，并适应性地调整字典，以更好地适应肺部CT图像的特性。 然后，研究中对张量乘法的参数进行了优化。通过构建三维灰度共生矩阵，研究人员建立了纹理特征与张量乘法模式之间的数学关系。这种纹理分析有助于识别和保留图像的纹理信息，这对于肺部CT图像尤为重要，因为肺部纹理可以反映重要的病理变化。 在实际应用中，该方法被应用于一个包含多组肺CT序列图像的数据库。实验结果表明，与现有方法相比，本文提出的基于张量的稀疏表示算法在峰值信噪比（PSNR）上有显著提升，平均误差降低，显示了更好的图像保真度。此外，在后续的图像分割任务中，边缘偏移误差减少，体积重叠率提高，进一步证明了该方法在三维CT图像序列处理上的优越性。 关键词：计算机辅助诊疗、CT图像、稀疏表示、张量理论、灰度共生矩阵 这篇研究的贡献在于提供了一种新的、有效的处理肺部CT图像的方法，特别是在噪声抑制和信息提取方面，对于医疗影像分析和计算机辅助诊断具有重要意义。通过利用张量的特性，该方法能够更好地处理高维医学图像，有望在未来促进医学成像技术的发展。