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基于Hessenberg测量矩阵的超声图像重建
1
作者
祝海江
崔阳
周靖林
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期106-111,共6页
针对超声图像连续性差、自身具有稀疏性的特点,提出了一种适用于超声图像的压缩感知重建方法。该方法以小波变换为稀疏基,Hessenberg矩阵为测量矩阵,引入正交匹配追踪(OMP)算法实现了超声图像的重建。超声C-扫描图像重建结果表明在观测...
针对超声图像连续性差、自身具有稀疏性的特点,提出了一种适用于超声图像的压缩感知重建方法。该方法以小波变换为稀疏基,Hessenberg矩阵为测量矩阵,引入正交匹配追踪(OMP)算法实现了超声图像的重建。超声C-扫描图像重建结果表明在观测数据采样率降低、数据缺失等条件下均能清晰的成像,验证了该方法的有效性。此外,本文给出Hessenberg测量矩阵的有限等距性(RIP)性质证明;并与基于Toeplitz测量矩阵的图像重建方法进行了比较,实验结果表明利用本文方法的重建图像在平均结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和三维差值图等指标上均较优。该压缩感知重建方法在采样率为50%,原始数据较差的前提下,成功恢复出相似度在80%以上的超声图像。
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关键词
图像处理
hessenberg
测量
矩阵
压缩感知
图像重构
原文传递
题名
基于Hessenberg测量矩阵的超声图像重建
1
作者
祝海江
崔阳
周靖林
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期106-111,共6页
基金
国家自然科学基金(61473025)
北京市优秀人才培养计划(2012B009016000004)
北京化工大学"可视媒体计算"交叉学科项目
文摘
针对超声图像连续性差、自身具有稀疏性的特点,提出了一种适用于超声图像的压缩感知重建方法。该方法以小波变换为稀疏基,Hessenberg矩阵为测量矩阵,引入正交匹配追踪(OMP)算法实现了超声图像的重建。超声C-扫描图像重建结果表明在观测数据采样率降低、数据缺失等条件下均能清晰的成像,验证了该方法的有效性。此外,本文给出Hessenberg测量矩阵的有限等距性(RIP)性质证明;并与基于Toeplitz测量矩阵的图像重建方法进行了比较,实验结果表明利用本文方法的重建图像在平均结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和三维差值图等指标上均较优。该压缩感知重建方法在采样率为50%,原始数据较差的前提下,成功恢复出相似度在80%以上的超声图像。
关键词
图像处理
hessenberg
测量
矩阵
压缩感知
图像重构
Keywords
image processing
hessenberg
measurement matrix
compressed sensing
image reconstruction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hessenberg测量矩阵的超声图像重建
祝海江
崔阳
周靖林
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
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