基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

• 作者: 张红雨
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核磁共振成像 压缩感知 稀疏性 低秩性 共轭梯度法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2017.001.006

摘要

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红雨	天津大学理学院	1	3	1.0	1.0