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基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法
基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法
作者:
吴文霞
朱金秀
杨语晨
裴颖
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
核磁共振成像
压缩感知
互补分解
小波树结构稀疏(小波树)
目标函数
重建算法
摘要:
针对压缩感知(CS)核磁共振成像(MRI)重建算法中全变分(TV)正则项会导致图像细节丢失的问题,引入互补分解模型,结合小波树结构稀疏(简称小波树),提出一种基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法.利用互补分解将图像分成平滑分量和残差分量两个部分,并将平滑分量用于TV正则项,残差分量用于e1范数,可避免TV正则项在滤除噪声的同时滤除过多的细节信息;利用小波树结构稀疏可进一步补充小波稀疏等先验信息,减少测量值或提高信噪比.针对目标函数中存在平滑和残差两个未知分量,将目标函数分解为相应的两个子问题交替最小化进行求解.实验结果表明,与基于小波树的WaTMRI和基于TV的TVCMRI、FCSA等重建算法相比,其能在滤除噪声的同时有效改善MRI图像的细节信息.
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压缩感知
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基于奇异值分解和小波变换的图像压缩算法
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篇名
基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
核磁共振成像
压缩感知
互补分解
小波树结构稀疏(小波树)
目标函数
重建算法
年,卷(期)
2018,(12)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
152-156
页数
5页
分类号
TP301.6
字数
3295字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2018.12.032
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
朱金秀
河海大学物联网工程学院
51
243
9.0
14.0
3
吴文霞
河海大学物联网工程学院
4
8
2.0
2.0
5
杨语晨
河海大学物联网工程学院
4
33
2.0
4.0
6
裴颖
河海大学物联网工程学院
1
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研究分支
研究去脉
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期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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