换一批摘要目的 针对运动模糊图像复原中,传统频谱法存在的检测误差大、抗噪性弱及有效检测范围有限等问题,本文提出一种融合高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian,LoG)滤波与Radon变换的边缘增强频谱分析法,旨在实现点扩散函数(point spread function,PSF)参数的精准估计.方法 基于脑部MRI仿真运动模糊模型,分析频谱中明暗条纹的分布特征,采用LoG滤波提取频谱亮条纹边缘,抑制中心宽条纹与Gibbs现象导致的干扰,生成保留方向特征的离散边缘点集;利用Radon变换包容非共线点集的抗噪特性(离散边缘点沿角度θ投影时,真实边缘贡献相干叠加,噪声点投影随机抵消),显著提升峰信噪比,进而精准定位模糊角度并计算模糊长度;采用配对t检验,对传统中心亮条纹检测方法与本文方法的PSF参数估计误差进行统计学分析比较.结果 本研究方法的角度估计平均误差0.08°,显著低于传统方法的3.28°,长度估计平均误差0.15像素,传统方法为0.88像素,有效角度检测范围由传统方法的±60°扩展到0～180°,且组间误差差异均达极显著水平(P＜0.001).结论 本方法通过LoG滤波与Radon变换的协同机制,避免了对中心条纹完整性的依赖,解决了宽条纹导致的检测失效问题,同时有效抑制了噪声和Gibbs现象导致的干扰,显著提高了运动模糊PSF参数估计的精度与鲁棒性,为医学影像运动伪影消除提供可靠的技术基础.
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关键词
Radon变换运动模糊图像参数估计图像处理点扩散函数高斯拉普拉斯滤波Radon transformmotion blur imageparameter estimationimage processingpoint spread functionLaplacian of Gaussian filtering
分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2025.06.007
发布时间
2025-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河北省高等教育学会十四五规划课题（GJXH2024-068）
河北省高等教育学会十四五规划课题（GJXH2024-064）
河北省教育科学十四五规划课题（2404241）
河北省创新创业课程(专创融合课程)建设项目（2025CXKC046）
河北省高校创新创业教育教学改革研究与实践项目（2025CXCY071）
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