多线性子空间学习的医疗图像去噪方法

摘要

本发明为一种多线性子空间学习的医疗图像去噪方法，将时域和频域信息相结合，并采用多线性子空间学习方法，能够对图像中提取的小块直接去噪。步骤一、空间转换模块将超声图像通过对数变换，变换到对数域后进行后续计算；步骤二、分块模块将超声图像分成相互重叠的相等的小块；步骤三、聚类模块将分好的小块通过聚类方法分成N类，用于后续去噪计算处理；步骤四、去噪模块将每一类的小块直接排成体数据，应用多线性子空间学习方法对每个小块进行去噪；步骤五、聚集模块将去噪后的每一个小块重新返回到图像上的原始位置；步骤六、空间逆转换模块将第五步获得的图像，通过指数变换，变换回最原始的图像空间，所得到的图像即为最终的去噪图像。