基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

摘要

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建.将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征.基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像.实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值.