分解引导曲波阈值化用于CT核转换去噪

2026年10月7日，arXiv cs.CV 刊出一项用于CT锐核到软核转换的去噪研究。该工作提出一种分解引导的Curvelet阈值化混合去噪框架，把EMD、VMD、MEMD、BEMD等分解方法与Curvelet变换阈值化结合：图像先经分解，各分解模态分别施加软阈值与硬阈值处理后重建。在采用B50、B46、B41、B36核重建的标准CT数据集上，VMD的PSNR与SSIM均最高。报道称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。目前报道仅涉及该方法的实验表现，未提及后续复现或临床应用。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。