点击次数：

发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2014-05-15

发表刊物：计算机工程

收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU

卷号：40

期号：5

页面范围：164-167

ISSN号：1000-3428

关键字：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

摘要：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。