本文選題：壓縮感知 + 字典學習�。� 參考：《重慶大學學報》2017年01期

【摘要】：針對在壓縮傳感中獨立使用全局或局部稀疏字典所分別導致的圖像細節(jié)或整體圖像結(jié)構(gòu)信息的丟失,提出了一種聯(lián)合利用局部和全局稀疏約束來捕捉磁共振圖像細節(jié)和整體結(jié)構(gòu)信息的磁共振圖像重建算法。該算法首先從特定的磁共振圖像中訓練出稀疏字典,然后利用該字典進行局部稀疏編碼。其次,利用預(yù)定義的全局字典來加強磁共振圖像的全局稀疏性。最后,在局部和全局稀疏的共同約束下,利用非線性共軛梯度算法來對重建模型進行求解。整個重建過程可以重復(fù)迭代以逐步改善重建質(zhì)量。實驗結(jié)果表明:當下采樣因子達到10時,相比于字典學習算法(dictionary learning MRI,DLMRI),提出的算法在重建質(zhì)量上可以提高1-6dB。
[Abstract]:For the loss of image details or overall image structure information caused by the independent use of global or local sparse dictionaries in compression sensing, A magnetic resonance image reconstruction algorithm which combines local and global sparse constraints to capture the details of the magnetic resonance image and the global structure information is proposed. The algorithm firstly trains the sparse dictionary from a specific magnetic resonance image and then uses the dictionary for local sparse coding. Secondly, the predefined global dictionary is used to enhance the global sparsity of Mr images. Finally, the nonlinear conjugate gradient algorithm is used to solve the reconstruction model under the constraint of local and global sparsity. The whole reconstruction process can be iterated repeatedly to improve the reconstruction quality step by step. The experimental results show that the current sampling factor reaches 10:00, which can improve the reconstruction quality of 1-6 dB compared with dictionary learning algorithm (dictionary learning / DLMRI).
【作者單位】： 重慶大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金(61402062) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金(CDJZR12090003) 重慶市前沿與應(yīng)用基礎(chǔ)研究資助項目(CSTC2015JCYJA40037;CSTC2013JCYJA40038)~~
【分類號】：R445.2;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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