基于分类正交字典训练的图像稀疏重建

Abstract

欠采样磁共振成像方法通过减少采集数据量来加速成像，并利用图像重建方法得到完整的磁共振图像。这类方法在抑制心脏和腹部等成像运动伪影上具有良好的应用前景，其中利用图像稀疏性的压缩感知方法是磁共振成像的研究热点之一。在图像稀疏重建中，图像稀疏表示的前向逼近误差是图像重建反问题中的重建误差的上限。因此，如何设计稀疏变换来降低图像表示误差进而提高重建图像质量有着重要意义。诸如小波变换只能普适地表示各种图像，而对某一特定重建目标图像的稀疏表示能力有限。因此，近几年学者重点关注图像的自适应稀疏表示，并发现自适应稀疏变换重建的图像质量明显优于典型的非自适应稀疏变换。但是，诸如K-SVD等自适应训练图像表示的方...

Compressed sensing magnetic resonance imaging has shown great capability to accelerate data acquisition by exploiting sparsity of images under a certain transform or dictionary. Sparser representations usually lead to lower reconstruction errors, thus enduring efforts have been made to find dictionaries that provide sparser representation of magnetic resonance images. Previously, adaptive sparse r...