[发明专利]一种基于非局部自回归模型的压缩感知核磁成像重建方法在审
| 申请号： | 201811626807.0 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109741412A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 王瑾;吴茜;孙龙华;朱青 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 自回归模型 核磁成像 压缩感知 非局部 像素 重建 非局部相似性 空间细节 稀疏系数 优化模型 优化目标 约束图像 重建结果 图像块 求解 保留 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于非局部自回归模型的压缩感知核磁成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、使用DCT(离散余弦变换)的复原方法估计一个初始的图像，记为x，设置初始参数：图像块大小n，相似图像块数量m；
对于图像x中的每一个图像块xi进行如下操作：
步骤2、将相似的图像块分为一组；
步骤3、通过公式计算组中每个图像块对应的权重，其中，S(ω)是归一化因子，mse是均方误差，h是加权参数；
步骤4、用加权和的方法估计图像块xi的值，其中来自与图像块xi相似的图像块集合是对应的权重，
步骤5、利用估计所得图像块的值ci更新所有参数mse；
步骤6、将所有重建图像块放置到原图对应位置，重叠区域取平均值，得到最终重建图像X。
2.如专利要求1所述的基于非局部自回归模型的压缩感知核磁成像重建方法，其特征在于，使用非局部相似性来约束图像块之间的相似性；同时通过自回归模型利用像素之间的相关性来保留更多的空间细节；在重建模型中，图像块之间的相似性表示误差和像素之间的互相关性表示都是优化目标，即极小化；通过求解这个优化模型得到最优稀疏系数和重建结果。
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