基于L_(p)范数联合全变分的磁共振成像重构方法

局部k空间邻域模型是最近提出的一种k空间低秩约束重构模型,其利用图像的线性位移不变性将图像的k空间数据映射到高维矩阵中,可以解决图像重构的问题。在并行磁共振成像重构的过程中,使用欠采样技术来提高成像速度会导致重构图像的质量下降,为此提出一种基于交替方向乘子法求解的L_(p)范数联合全变分正则项局部k空间邻域建模算法,将所提算法与其他算法在人体的脑部和膝盖数据集上进行实验。实验结果表明,相比于其他算法,所提算法能够减少重构图像的伪影,更好地保留重构图像的边缘轮廓信息,重构效果更好。