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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
1
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.
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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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职称材料
题名
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
1
作者
赵地
杜慧茜
韩宇
梅文博
机构
北京理工大学信息与电子学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(61077022)
文摘
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.
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
Keywords
magnetic resonance imaging
compressed sensing
nonlocal total variation
Modified CS
fast composite splitting algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法
赵地
杜慧茜
韩宇
梅文博
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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