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Denoising 3D medical images using a second order variational model and wavelet shrinkage
Minh Phuong Tran 1, Renaud Péteri 2, Maïtine Bergounioux 1
(26/03/2012)

The aim of this paper is to construct a model which decomposes a 3D image into two components: the fi rst one containing the geometrical structure of the image, the second one containing the noise. The proposed method is based on a second order variational model and an undecimated wavelet thresholding operator. The numerical implementation is described, and some experiments for denoising a 3D MRI imageare successfully performed. Future prospects are finally exposed.
1 :  Mathématiques - Analyse, Probabilités, Modélisation - Orléans (MAPMO)
Université d'Orléans – CNRS : UMR7349
2 :  Mathématiques, Image et Applications (MIA)
Université de La Rochelle : EA3165
Mathématiques/Optimisation et contrôle

Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image

Informatique/Traitement du signal et de l'image
Image Decomposition – Image Denoising – Undecimated wavelet Shrinkage – Second order variational model – 3D medical image
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