模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法
来源：信号处理杂志 2015年第10期北京时间：
作者：孙云山, 张立毅, 耿艳香
摘要：在医学CT成像过程中，由于引入了不可避免的噪声，致使图像质量下降，影响临床诊断。因此，研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义。本文结合图像分割的思想，利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域，通过小波稀疏表示对不同类型的图像块进行阈值去噪处理，以便更好地保留医学CT图像的细节特征。实验结果表明，本文算法对医学CT图像降噪有一定的效果，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）都得到了改善，更好并且很好地保留CT图像的细节信息。
关键词：计算机断层图像去噪, 模糊神经网络, 像素分类, 小波稀疏表示
