基于分组主成分分析的光学相干图像降斑算法

通过分析临床医学图像中光学相干断层成像(OCT)的相干斑噪声模型，提出了一种基于局部分组主成分分析的光学相干断层图像降斑算法。根据相干图像的统计特征，利用同态滤波将乘性噪声转换为加性噪声；将训练集中待处理的像素及其邻域表示成子块向量，利用块相似性度量对子块进行分组，并用于主成分分析。为有效抑制相干图像中病灶的噪声干扰，将该算法执行两次。实验结果表明：所提算法在降斑的同时较好地保留了图像的细节信息，而且获得了较高的客观评价指标。