Traitement d'images IRM
Etudes de filtres de bruit et filtres d'hétérogénéité du signal
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Parmi les méthodes de filtrage, NESMA est le plus robuste et efficace qui adapte le bruit de nature Gaussien et Ricien, il est efficace pour réduire tous les niveaux du bruit sans lisser l'image ou supprimer la haute fréquence à condition de trouver les bons paramètres adapter au niveau de bruit présent sur l'image, Ce filtre est un filtre multi spectral qui filtre tous les images provenant d'une séquence d'écho (TEs) dans seule fois, mais ce filtre est couteux au niveau de temps de calcule à cause de la complicité de son algorithme. Parmi les méthodes de corrigée l'hétérogénéi...
Parmi les méthodes de filtrage, NESMA est le plus robuste et efficace qui adapte le bruit de nature Gaussien et Ricien, il est efficace pour réduire tous les niveaux du bruit sans lisser l'image ou supprimer la haute fréquence à condition de trouver les bons paramètres adapter au niveau de bruit présent sur l'image, Ce filtre est un filtre multi spectral qui filtre tous les images provenant d'une séquence d'écho (TEs) dans seule fois, mais ce filtre est couteux au niveau de temps de calcule à cause de la complicité de son algorithme. Parmi les méthodes de corrigée l'hétérogénéité, C'est le filtre Manjon qu'est le plus efficace pour estimer l'hétérogénéité de champs magnétique et corriger l'hétérogénéité d'intensité d'image, Mais ce filtre est très couteux au niveau de temps de calcule.
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