基于模拟回火退火的DT—MR图像平滑和估计

在采用高斯-马尔可夫随机场（GMRF）对扩散张量磁共振成像（DT—MRI）的原始图像进行平滑和估计时，要根据Bayes准则对图像灰度进行最大后验（MAP）估计．为了避免陷入局部最小的“陷阱”和减小计算量，MAP估计采用了模拟回火退火方法（STA）．通过对未加权图像和不同梯度脉冲下的加权图像（共7幅）同时进行平滑和估计．结果表明，基于STA对图像进行平滑和估计能够大大减少噪声影响，从而在图像信噪比很低的情况下仍能保证张量场完全正定．把本方法的实验结果与传统模拟退火（SA）方法的结果进行比较，表明基于STA的方法能够更加有效地消除噪声影响，减小计算量．