一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用图像块内像素排序与非凸范数约束提高系数稀疏度与估计性能的方法。首先在MRI图像中抽取目标图像块，然后建立基于图像块的排序训练模型，并结合系数非凸约束建立MRI图像的重构模型，再采用交替方向法迭代求解该模型中的排序矩阵与稀疏系数，利用估计出的稀疏系数重构出最终的MRI图像；本发明专利技术通过对图像块内像素进行排序，提高了稀疏变换的性能，并对系数进行非凸范数最小化约束，使估计出的系数更接近于真实系数，通过本发明专利技术重构出的图像整体效果更好，而且细节信息更丰富，重构的准确度更高，因此可用于MRI图像的重构。

A MRI image reconstruction method based on image block enhancement and sparse representation

The invention discloses a MRI image reconstruction method based on image block enhancement and sparse representation. It belongs to the field of digital image processing technology. It is a method to improve sparsity and estimation performance by using pixel ordering and non convex norm constraints in image blocks. First, the target image blocks are extracted in the MRI image, then the sorting training model based on the image block is established, and the reconstruction model of the MRI image is established by combining the coefficient non convex constraint. Then the alternating direction method is used to solve the sorting matrix and the sparsity coefficient iteratively, and the final MRI image is reconstructed by the estimated sparse coefficient. By sorting the pixels in the image block, the performance of the sparse transform is improved and the coefficients are minimized by the non convex norm to make the estimated coefficients closer to the true coefficients. The reconstructed image has better overall effect, more details and higher accuracy of reconstruction. It can be used for reconfiguration of MRI images.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法
本专利技术属于数字图像处理
，它特别涉及利用图像块内像素进行排序来增强变换域系数稀疏性和利用非凸范数对系数约束来重构图像的方法，用于对医学图像的高质量恢复。
技术介绍
磁共振成像(MRI)技术是利用有磁矩的原子核在磁场作用下，能产生能级间跃迁的原理而兴起的一种成像技术。该技术因为具有无生物学损害、成像分辨率高等优点成为了临床医学一种重要的检测手段。然而，MRI存在着一个非常重要的不足，即成像时间过慢，导致患者需长时间静止不动，而期间患者的运动也会导致成像模糊，造成图像质量下降，这也成为制约MRI技术发展的最大阻力。因此，解决MRI成像速度的问题成为MRI技术研究的一个热门方向。传统的MRI成像需要按照奈奎斯特采样定理来对原始数据K空间进行采样，采样数据较多，必然造成采样时间长的问题。随后兴起的压缩感知理论，使得能对原始数据K空间进行降采样，极大减少了采样数据，缩短了采样时间，其关键在于如何有效地从降采样数据中重构出MRI图像，这也成为这方面研究的一个热点。基于压缩感知的的MRI图像重构方法一般是利用图像的稀疏性，选取一个稀疏基(如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法，包括以下步骤：(1)输入一幅MRI原始K空间观测数据y，并将对y进行零填充和傅里叶反变换后的结果作为初始重构图像x；(2)在重构图像x内利用图像块抽取矩阵抽取目标图像块xi，并建立每个目标图像块xi和排序变换后系数αi的模型：

【技术特征摘要】
1.一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法，包括以下步骤：(1)输入一幅MRI原始K空间观测数据y，并将对y进行零填充和傅里叶反变换后的结果作为初始重构图像x；(2)在重构图像x内利用图像块抽取矩阵抽取目标图像块xi，并建立每个目标图像块xi和排序变换后系数αi的模型：其中Ψ表示小波变换，表示对图像块内像素进行排序的矩阵，θi为排序序列，且θi中的每个元素表示了中每行中非零元素所在的列索引，在利用θi对Rix中各像素实现排序以后，再利用对排序后各像素的相位进行调整，Ri为图像块抽取矩阵；(3)根据对目标图像块xi进行排序变换得到的系数αi，对其进行非凸p(0＜p＜1)范数约束，并建立MRI图像的重构模型：其中Fu为下采样傅里叶变换矩阵，λ和β为正则化参数；(4)对于(3)中的重构模型，利用交替方向法进行迭代求解：(4a)在给定x和αi的情况下，关于排序矩阵的子问题为：然后利用柯西不等式及排序不等式对其进行求解；(4b)在得到排序矩阵后，关于系数αi的的子问题为：可用广义迭代软阈值法对该子问题求解；(4c)在得到排序矩阵和系数αi后，关于图像x的子问题为：可利用共轭梯度法求解得到重构结果；(4d)重复步骤(4a)～(4c)，直到收敛或迭代次数达到预设上限。2.根据权利要求1所述的一种基于图像块增强稀疏表示的MRI图像重构方法，其特征在于，步骤(4a)中利用柯西不等式及排序不等式求解得到排序矩阵的步骤为：(4a1)将(4a)中关于的子问题表达式等价变换为：则最小化等效为最大化(4a2)在(4a1)的基础上，根据柯西不等式及排序不等式：其中(ΨHαi)*表示(ΨHαi)的共轭，将(ΨHαi)和(Rix)按绝对值大小上升排列后，各元素绝对值对应于原序列中的索引位置记为u和v；(4a3)根据(4a2)中的不等式和柯西不等式取等号的条件，可得：θi(k)＝v(u-1(k))，(4a4)求得θi(k)和后，将其代入的广义表达式中：其中即...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书君，曹建鑫，沈晓东，唐明春，张新征，王品，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50