基于加权压缩感知的MR图像重建方法
李红
杨晓梅
李青
1.四川大学电气信息学院,四川省成都市,6100652.四川大学电气信息学院,四川省成都市,6100653.四川大学电气信息学院,四川省成都市,610065
摘要：背景:压缩感知理论已广泛应用于MR图像的快速重建中.在对K空间数据进行随机欠采样后,通过非线性优化算法求解带约束的范数最小化问题,可恢复出在变换域具有稀疏性的MR图像.目的:为了增强图像在变换域中的稀疏性,改善MR图像重建质量,提出了对待重建图像的稀疏表示进行加权的方法.方法:采用非线性共轭梯度下降算法求解该加权范数最小化问题,在迭代过程中,根据所求取的图像稀疏表示来更新权值矩阵,增强MR图像的稀疏性.结果与结论:通过比较带加权矩阵和不带加权矩阵的压缩感知图像重建方法,结果表明带加权矩阵改进的算法提高了图像重建能力.
关键词：压缩感知加权迭代稀疏采样图像重建数字化图像与影像
分类号：R318(医用一般科学)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 4817-4821 )
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