一种基于MCP约束卷积稀疏表示的MR图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于MCP约束卷积稀疏表示的MR图像融合方法，采用MCP非凸函数作为稀疏约束，相比于L1范数，强化了稀疏性且有利于获得偏差更小的估测值，同时采用卷积稀疏表示对MR整幅图像进行融合，相比于基于图像块的稀疏表示融合方法，有效地保留了源图像的底层细节信息并保证了融合过程中图像块的一致性。针对MCP约束MR图像融合模型中卷积稀疏表示问题，在更新细节信息的稀疏系数时，采用DC分解技术将MCP非凸函数转换为两个凸函数问题，并结合简单的近端梯度法更新稀疏系数，在更新细节信息的字典时，直接采用近端梯度法快速地更新出字典，最后将学习出的稀疏系数和字典用于MR图像重构，从而实现高效的MR图像融合。