基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

• 作者: 刘平 刘晓曼 朱永贵
• 来源期刊: 中国传媒大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 核磁共振成像 重构算法 K-SVD字典学习方法
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4289字
• 语种: 中文

摘要

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建.将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征.基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像.实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱永贵	中国传媒大学理学院	102	41	3.0	5.0
2	刘平	中国传媒大学理学院	3	24	3.0	3.0
3	刘晓曼	中国传媒大学理学院	9	14	2.0	3.0