为了实现快速成像,磁共振指纹(Magnetic Resonance Fingerprinting,MRF)技术通常使用非笛卡尔稀疏采样模板对K空间进行高度欠采样,从而获得稀疏K空间信号.然而,从稀疏的K空间信号重建像空间数据是一个病态不适定问题,重建出的MRF像空间...为了实现快速成像,磁共振指纹(Magnetic Resonance Fingerprinting,MRF)技术通常使用非笛卡尔稀疏采样模板对K空间进行高度欠采样,从而获得稀疏K空间信号.然而,从稀疏的K空间信号重建像空间数据是一个病态不适定问题,重建出的MRF像空间数据存在大量的混叠伪影,直接影响到组织生理参数的重建准确度.为此需要将各种先验知识引入重建模型之中,以缓解MRF重建问题的不适定性.针对上述问题,本文提出一种融合局部低秩先验与Bloch流形约束的MRF重建模型,并使用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解模型中的非凸MRF重建问题.本文算法在引入MRF像空间数据的局部低秩先验的同时,使用预先构建的字典为重建指纹提供流形约束.一方面通过空域局部低秩约束有效抑制混叠伪影的产生,另一方面利用字典先验避免指纹的时域流形特征在迭代重建过程中丢失.仿真实验结果表明,相较于引入了全局低秩先验与Bloch流形约束的其他同类算法,本文算法可以提供更高的组织参数重建准确度.展开更多
高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测...高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。展开更多
文摘为了实现快速成像,磁共振指纹(Magnetic Resonance Fingerprinting,MRF)技术通常使用非笛卡尔稀疏采样模板对K空间进行高度欠采样,从而获得稀疏K空间信号.然而,从稀疏的K空间信号重建像空间数据是一个病态不适定问题,重建出的MRF像空间数据存在大量的混叠伪影,直接影响到组织生理参数的重建准确度.为此需要将各种先验知识引入重建模型之中,以缓解MRF重建问题的不适定性.针对上述问题,本文提出一种融合局部低秩先验与Bloch流形约束的MRF重建模型,并使用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解模型中的非凸MRF重建问题.本文算法在引入MRF像空间数据的局部低秩先验的同时,使用预先构建的字典为重建指纹提供流形约束.一方面通过空域局部低秩约束有效抑制混叠伪影的产生,另一方面利用字典先验避免指纹的时域流形特征在迭代重建过程中丢失.仿真实验结果表明,相较于引入了全局低秩先验与Bloch流形约束的其他同类算法,本文算法可以提供更高的组织参数重建准确度.
文摘高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。