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基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法 被引量:3
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作者 赵地 杜慧茜 +1 位作者 韩宇 梅文博 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期308-313,共6页
提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l1范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为... 提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l1范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为规整化项构造目标函数,通过快速合成分离算法(FCSA)重建目标图像.仿真结果证明,该方法能有效保留图像的边缘和细节信息,抑制噪声干扰,在相同采样数据量下,重建性能优于经典CS-MRI和其他同类方法. 展开更多
关键词 核磁共振成像 压缩感知 非局部全变差 modified-cs 快速合成分离算法
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