The invention discloses a MRI image reconstruction method based on simultaneous sparse coding in orthogonal dictionary. It belongs to the field of digital image processing technology. It is an MRI image reconstruction method which uses orthogonal dictionary to sparsely represent the image and optimizes the sparse coefficients simultaneously. First, we find the set of similar image blocks of the target image block, that is, the structure group, and then the image reconstruction model is based on the sparse coding of the structure group in the orthogonal dictionary. Finally, the sparse coefficient of the structure group in the model is solved by the generalized soft threshold method and the image is reconstructed. The invention is sparse by the orthogonal dictionary. It is indicated that the sparse representation performance of the structure group can be optimized, and the sparse coefficients are constrained and solved by the simultaneous sparse coding and the generalized soft threshold method. The sparse coefficients can be estimated more efficiently and accurately. The MRI image reconstructed by the invention is more clear, and the details are more abundant and the accuracy of the reconstruction is higher. Therefore, it can be used for reconstruction of medical images.
【技术实现步骤摘要】
一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法
本专利技术属于数字图像处理
,它特别涉及利用正交字典对结构组进行稀疏表示和同时稀疏编码进行系数约束的MRI图像重构方法,用于对医学图像的高质量恢复。
技术介绍
磁共振成像(MRI)是一种利用核磁共振原理,通过外加梯度磁场发射的电磁波实现绘制物体内部图像的方法,并已被普遍使用在医疗、考古、石油化工等领域。相较以往医学成像技术而言,磁共振成像具有对软组织分辨率更高、对人体无电离辐射损伤和成像灵活性更高成像参数更多等优势,因此目前已成为最重要的医学成像技术之一。然而,磁共振成像技术还存在一些亟待解决的问题,如成像速度较慢,且得到的图像常伴有伪影现象,对诊断信息产生了极大的干扰,因此,针对磁共振成像的主要改进旨在解决这两个主要问题。改进MRI成像速度除了改进硬件设备的性能和K空间的扫描技术外,随着压缩感知理论的提出,该理论可突破传统奈奎斯特采样定理的限制,即利用欠采样的K空间信号来重构出MRI图像,从而较大的减少扫描时间。因此,如何从采样信号中较好的恢复图像就成为一个研究的重点。传统的基于压缩感知的MRI图像重构方法一般利用小波等固定变换对图像进行稀疏表示,并取得了较好的结果。近年来,图像内部的相似特性逐渐受到重视,也被应用到图像降噪等领域,并极大的提升了最终获得的图像质量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有MRI图像重构方法存在的不足,提出一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法。该方法充分考虑图像在变换域的稀疏性与图像块间非局部相似性,将相似图像块集合得到的结构组利用正交字典进行稀疏表示 ...
【技术保护点】
1.一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、结构组的获取为了利用同时稀疏编码实现稀疏度的提升,优化相似图像块集合即结构组在正交字典下的稀疏系数,需要构建目标图像块对应的结构组,首先在初始重构后的图像x(0)中抽取出目标图像块xi,然后利用欧氏距离比较的方法在以目标图像块xi为中心的搜索范围寻找对应的相似图像块,并将相似图像块与目标图像块xi构建为结构组Xi;步骤二、同时稀疏编码约束模型的建立得到结构组Xi后,在同时稀疏编码过程中,利用非凸范数对结构组Xi在正交字典D下的稀疏系数集Ai进行稀疏约束:
【技术特征摘要】
1.一种基于正交字典下同时稀疏编码的MRI图像重构方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、结构组的获取为了利用同时稀疏编码实现稀疏度的提升,优化相似图像块集合即结构组在正交字典下的稀疏系数,需要构建目标图像块对应的结构组,首先在初始重构后的图像x(0)中抽取出目标图像块xi,然后利用欧氏距离比较的方法在以目标图像块xi为中心的搜索范围寻找对应的相似图像块,并将相似图像块与目标图像块xi构建为结构组Xi;步骤二、同时稀疏编码约束模型的建立得到结构组Xi后,在同时稀疏编码过程中,利用非凸范数对结构组Xi在正交字典D下的稀疏系数集Ai进行稀疏约束:其中0<p<1,αk表示系数矩阵Ai中的第k行,在此基础上,建立关于图像和稀疏系数的约束模型:其中M为结...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘书君,沈晓东,曹建鑫,张新征,李勇明,张奎,
申请(专利权)人:重庆大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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