Denoising 3D medical images using a second order variational model and wavelet shrinkage

Abstract : 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.
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Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2012, Image, Analysis and Recognition, 7325, pp.138-145
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Contributeur : Maïtine Bergounioux <>
Soumis le : lundi 26 mars 2012 - 18:33:33
Dernière modification le : mercredi 19 décembre 2018 - 13:08:13
Document(s) archivé(s) le : lundi 26 novembre 2012 - 12:10:50

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Minh Phuong Tran, Renaud Péteri, Maïtine Bergounioux. Denoising 3D medical images using a second order variational model and wavelet shrinkage. Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2012, Image, Analysis and Recognition, 7325, pp.138-145. 〈hal-00682783〉

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