arXiv cs.CV· Mahmoud Nasr, Jan K. Argasinski, Krzysztof Brzostowski, Adam Piorkowski·· 4 小时前AI 评分29
分解引导的 Curvelet 阈值化用于 CT 锐核到软核转换
Decomposition-Guided Curvelet Thresholding for Sharp-to-Soft CT Kernel Conversion
AI 导读
一项混合去噪框架把 EMD、VMD、MEMD、BEMD 分解与 Curvelet 变换阈值化结合，各分解模态分别经软、硬阈值处理后重建图像。在 B50、B46、B41、B36 核重建的标准 CT 数据集上，VMD 的 PSNR 与 SSIM 均最高。软阈值更利于保留细节，硬阈值去噪更强，该方法的参考与非参考质量指标均优于传统方法。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org