公开(公告)号：CN110942491B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN201911163032.2

申请日：2019-11-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 武婷婷 ,  史力 ,  赵翊辰 ,  邵金波

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明公开了基于块稀疏统计预测的PET‑MRI多模态联合重建方法，是一种新的多模态图像匹配的PET‑MRI联合重建模型。首先，我们利用稀疏表示统计预测模型将PET与MRI的观测信息进行匹配；其次，利用基于数据驱动紧框架的联合重建方法对PET和MRI图像进行重建。本发明采用PAM算法高效求解所提出的模型。数值实验表明，本发明所提出的模型不仅解决了常见方法中PET观测信息与MRI观测信息不匹配的问题，还能够重建出更好的PET和MRI图像。通过与JSDDTF模型相比较，本发明的模型在相对误差、峰值信噪比以及视觉效果方面均有明显改进。

公开(公告)号：CN111754430B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202010549088.8

申请日：2020-06-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 武婷婷 ,  黄朝燕 ,  韩星敏 ,  李韦

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提供一种基于纯四元数字典学习的彩色图像去噪方法，包括如下步骤：步骤1：构建基于纯四元数的稀疏去噪模型；步骤2：将已知清晰图像转化为纯四元数形式，并加上已知的噪声，得到噪声图像；用噪声图像训练字典；步骤3：将待去噪图像化为纯四元数形式，输入建立的稀疏去噪模型中，输出去噪图像。本发明利用纯四元数表示彩色图像，将彩色图像的RGB通道表示成四元数的虚部，可以很好保持各个通道之间的联系，从而更好的拟合图像。数值实验表明，本发明所提出的模型可以近乎完美的表示彩色图像的各个通道，在处理彩色图像的过程中产生模型拟合误差较小，从而能更好的进行图像去噪。