基于L1范数主成分分析的颅脑图像恢复

合集下载

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

影矩阵；最后利用线性变换得到恢复后的医学颅脑图像。与传统图像压缩与恢复方法不同，该方法利用了ｌＪｌ范数的噪声
鲁棒性，通过降维的方法来实现颅脑图像的恢复，同时实现去噪和异常检测的功能。在真实颅脑图像库中进行的比较实
Ａｂｓｔｒａ￣￣：Ａｓｍｅｄｉｃａｌｃｅｒｅｂｒｌａｉｍａｇｅｓｈａｖｅｂｃｏｅｍｅａｌｌｅｆｅｃｉｖｔｅｗａｙｏｆｂｒａｉｎｄｉｓｅａｓｅｄｉａｇｎｏｓｉｓ．ａｎｅｉｃｆｉｅｎｔｍｅｄｉｃａｌｃｅｒｅｂｒｌａｉｍａｇｅｓｒｅｃｏｖ — ｅｒｙｍｅｈｏｔｄｂａｓｅｄｏｎＬ１ｎＯＩＴｌｌｒｏｂｕｓｔＰＣＡｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｉａｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｎｏａｍａｌｙｄｅｔｅｃｉｔｏｎｗｉｔｈｎｏｌｏｓｓ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１４．０１．０５９
ＣｅｒｅｂｒａｌＩｍａｇｅＲｅｃｏｖｅｒｙＢａｓｅｄｏｎＬ１－ｎｏｒｍＰｒｉｎｃｉｐａｌ
ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ
ＺＨＡＯＨａｉ —ｆｅｎｇ‘ ＹＵＸｕｅ —ｍｉｎ，ＺＯＵＪｉ —ｘｉａｎｇ，ＳＵＮＤｅｎｇ—ｄｉ ’
，
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｆＩｎｄｕｓｔｉｒａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＆ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｈｅｆｅｉ２３００８８，Ｃｈｉｎａ）
验证明了该方法对于颅脑图像恢复的有效性。
关键词：脑图像恢复；主成分分析；Ｌ１范数；稀疏表示
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — ６２９Ｘ（２０１４）０１ — ０２３１ — ０４
第２４卷第１期２０１４年１月
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２４Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０１４
基于Ｌ１范数主成分分析的颅脑图像恢复
息，提出了一种基于Ｌ１范数鲁棒主成分分析降维的颅脑图像恢复方法。首先用Ｌ】范数代替传统主成分分析中的Ｌ２范数，构造对噪声更加鲁棒的Ｌｌ范数主成分分析；然后对其代价函数进行交替凸规划算法计算图像降维后的特征数据与投
赵海峰，于雪敏，邹际祥，孙登第，
（１．安徽大学计算机科学与技术学院，安徽合肥２３０６０１；
２．安徽省工业图像处理与分析重点实验室，安徽合肥２３００８８）
摘要：医学颅脑图像处理已成为脑部疾病诊断的重要途径，为去除颅脑图像的噪声和异物遮挡而又不损失正常组织信
ｗｈｉｌｅｉｎｔｒａｄｉｉｔｏｎａｌｐｉｒｎｃｉｐｌａｃｏｍｐｏｎｅｎｔｎａａｌｙｓｉｓｉｔｕｓｅｓＬ２ｎｏｍ．ｒＴｈｅｎｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｉｔｃｄａｔａｎｄａｔｈｅｐｒｏｊｅｃｉｔｏｎｍａｒｘｒｅａｇｏｔｔｅｎｂｙｈｅｔ
ｏｆｎｏｒｍａｌｉｔｓｓｕｅｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎ．ＦｉｒｓｔｔｈｅＬ１ｎｏｒｍｐｒｉｎｃｉｐｌａｃｏｍｐｏｎｅｎｔｎａａｌｙｓｉｓｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇＬ１ｎｏｒｌＴｌｗｈｉｃｈｉｓｍｏｒｅｒｏｂｕｓｔｔｏｎｏｉｓｅ