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CS-MRI中稀疏信号支撑集混合检测方法 被引量：2
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作者 冯振 郭禾 +2 位作者 王宇新 贾棋 侯广峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期164-167,共4页
针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题,给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法,提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法,并根据该方法改进稀疏信号重建... 针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题,给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法,提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法,并根据该方法改进稀疏信号重建算法FCSA。实验结果证明,在相同的欠采样率下,改进FCSA算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于小波稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高2.21 dB^12.72 dB,比基于SVD稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高0.87 dB^2.05 dB,且重建时间从基于小波稀疏基的FCSA算法的103.21 s下降至改进FCSA算法的36.91 s。 展开更多
关键词 压缩感知 磁共振成像 支撑集检测 奇异值分解 稀疏信号 fcsa算法
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