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公开(公告)号:CN109615591A
公开(公告)日:2019-04-12
申请号:CN201811426126.X
申请日:2018-11-27
Applicant: 东莞信大融合创新研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体公开了一种基于GPU并行加速的三维块匹配降噪方法,包括将待处理的图像进行边界对称扩展预处理;将预处理后的图像数据发送至GPU的全局存储器中;创建线程网络grid,采用全局存储器合并访问的模式及共享存储器多次循环利用的加速策略,对相似图像块匹配分组进行加速处理;采用硬阈值协同滤波内核函数并行加速策略获取三维相似矩阵的第一步降噪估计数据;以第一步降噪估计数据为参考,联合维纳协同滤波内核函数并行加速策略获取第二步降噪估计数据;将第二步降噪估计数据剔除扩展边界像素。本发明能提高数据访问速度和减少重复访问延时,还能有效去除图像中的噪声,有利于对大尺寸图像实时降噪处理。
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公开(公告)号:CN108171768A
公开(公告)日:2018-06-15
申请号:CN201711435560.X
申请日:2017-12-26
Applicant: 东莞信大融合创新研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于BM3D的低剂量CBCT图像重建方法,主要解决现有重建方法对低剂量投影数据重建不佳致使重建图像质量不好的问题,实现步骤包括:(1)利用锥束CT设备采集低剂量投影数据;(2)对低剂量投影数据进行线性变换;(3)对变换后的低剂量投影数据进行BM3D滤波去噪;(4)对步骤(3)结果进行线性逆变换得到降噪后投影数据;(5)对滤波后的低剂量投影数据进行FDK重建,得到低剂量CBCT图像。本发明的方法能有效去除高斯白噪声,产生高质量的CT重建图像,具有很好的鲁棒性。
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