[发明专利]基于MRI图像的改进压缩感知方法在审
| 申请号： | 201910900934.3 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110599565A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 张永新;王姣姣;魏蔚;邢征 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 基于MRI图像的改进压缩感知方法，包括如下步骤：（1）读入一副二维MRI图像；（2）进行图像稀疏性验证；（3）设计MRI图像测量矩阵；（4）正交匹配跟踪算法；（5）引入NL‑means滤波算法；（6）得到重构二维MRI图像。本发明所述的方法公开了一种基于MRI图像的改进压缩感知方法，降低了算法复杂度，提高了成像质量，同时，本发明所述的方法通过仿真分析验证了本方法与传统方法相比存在着较多优势。 | ||
| 搜索关键词： | 压缩感知 二维 验证 矩阵 算法复杂度 仿真分析 跟踪算法 滤波算法 稀疏性 读入 正交 重构 成像 匹配 改进 测量 图像 引入 | ||
【主权项】：
1.基于改进滤波的无线层析成像定位方法，其特征在于：依次包括如下步骤：/n(1)读入一副二维MRI图像；/n(2)进行图像稀疏性验证；/n通过对信号的稀疏性表述，我们可以计算出稀疏系数b，接下来我们需要设计压缩感知系统的观测矩阵，我们知道压缩感知理论的采样量化发生在同一个步骤，只需要k(k<<N)个观测点，观测矩阵的设计目的就是为了在不破坏信号X的基础上得到k个观测值，如果信号X在采样时信息被破坏将无法重构，因此设计一个好的观测矩阵至关重要，观测向量Y满足/nY＝φx＝φψb＝θb/n由公式可知观测过程实际上就是稀疏系数在观测矩阵φ上的投影，也就是计算稀疏系数与观测向量
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