| 基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法 |
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| 引用本文： | 刘平,刘晓曼,朱永贵.基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法[J].中国传媒大学学报,2013,20(4). |
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| 作者姓名： | 刘平 刘晓曼 朱永贵 |
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| 作者单位： | 中国传媒大学理学院,北京,100024;中国传媒大学理学院,北京,100024;中国传媒大学理学院,北京,100024 |
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| 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.
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| 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 |
MR Image Reconstruction Based on K-SVD Dictionary Learning |
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| LIU Ping
,
LIU Xiao-man
,
ZHU Yong-gui.MR Image Reconstruction Based on K-SVD Dictionary Learning[J].Journal of Communication University of China Science and TEchnology,2013,20(4). |
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| Authors: | LIU Ping LIU Xiao-man ZHU Yong-gui |
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