扩散加权图像去噪算法、介质及设备

摘要

本发明公开了一种扩散加权图像去噪算法、介质及设备，算法包括步骤：S1、获取扩散加权图像；S2、建立莱斯分布或非中心卡方分布下的噪声矫正模型；S3、求解得到初始解X0；S4、采用迭代法，对X0进行去噪处理；S5、已知第k‑1次的输入图像Xk‑1，采用滑动窗形式，以固定步长，选取扩散加权图像Xk‑1的局部三维块，对每个局部图像块进行高阶奇异值分解去噪处理；S6、对步骤S5得到的所有图像块进行聚合得到去噪图像Zk；S7、计算非局部均值滤波的相似性权重，对原始输入图像进行非局部均值滤波；S8、更新Xk‑1，得到Xk，若满足迭代停止条件，则退出，更新后的Xk为最终的去噪图像，否则跳到步骤S5。本发明能确保最终所得的去噪图像为理想无噪图像的无偏估计。