基于张量投票的脑CT图像去噪算法研究

摘要

目前，CT是脑部疾病筛选的主要方法。该文针对脑CT图像中噪声和对边界保留要求较高的问题，提出一种基于张量投票的脑CT图像去噪算法。该算法利用图像像素强度的连续性，邻近性等整体趋势特点，能有效的把真实数据与噪声进行区分。最后利用真实临床图像进行的定性及定量实验表明，该算法具有良好的实际效果。