基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。