《表1 测试图a的质量评估参数》

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《基于字典学习与等效视数的低剂量CT伪影抑制算法》

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由表1和表2分析可知：本文提出算法与其他算法相比，结构相似性SSIM和峰值信噪比PSNR都较大，均方根误差RMSE较小．说明本算法处理后的图像质量较好，能够有效地抑制伪影，并保留图像的边缘等重要细节特征．因此，在视觉效果和定量评价方面，所得结果都表明本文提出的算法对低剂量CT图像的伪影抑制是有效的．