基于离散剪切波的压缩感知MRI图像重建

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时间:2019-06-13

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1、基于离散剪切波的压缩感知MRI图像重建*李国燕1侯向丹2周博君2顾军华2(1.河北工业大学电气工程学院,天津300401;2.河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401)摘要:针对二维小波变换捕捉方向信息有限,不能稀疏地表示MRI图像中曲线状奇异特征的缺点,提出了一种基于离散剪切波变换的压缩感知MRI图像重建新方法。先对MRI图像做剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,再采用正交匹配追踪算法恢复稀疏处理后的系数,最后进行剪切波反变换得到重建图像。实验结果表明,与小波变换相比,基于离散剪切波的压缩感知MRI图像有更好的重建效果,更有利于保留纹理和边缘信息。关键字:离散剪切

2、波;压缩感知;MRI图像重构;稀疏化中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:ReconstructionofcompressedsensingMRIimagebasedondiscrete shearlet transformLIGuoyan1,HOUXiangdan2,ZHOUBojun2,GUJunhua2(1.CollegeofElectricalEngineeringandAutomation,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300130,China;2.CollegeofComputerScienceandSoftware,Heb

3、eiUniversityofTechnology,Tianjin300130,China)Abstract:Thetwo-dimensionalwavelettransformformagneticresonanceimaging(MRI)imagesdoesnotsparselyrepresentcurvesingularitycharacteristics,whichcanonlycapturethelimiteddirectioninformation.Pointingatthisproblem,thispaperpresentsanewmethodbasedondiscret

4、eshearlettransformforcompressedsensingMRI(CS-MRI).FrequencycoefficientscanbegotatallscalesandinalldirectionsafterperformingdiscreteshearlettransformtoMRIimage.Thenadoptingorthogonalmatchingpursuitalgorithmtorecoverthesparsingcoefficients.Finally,thereconstructedimageisgetbyinverseshearlettransf

5、orm.Experimentalresultsshowthat,comparedwithwavelettransform,discreteshearlettransformforCS-MRIimprovesqualityofreconstructedimageandpreservesmoreinformationabouttextureandedge.Keyword:discrete shearlet transform; compressed sensing (CS); MRI image’s reconstruction;sparse———————————————收稿日期:201

6、2-07-31;修回日期:基金项目:天津市应用基础及前沿技术研究计划项目(10JCYBJC00200)作者简介:李国燕(1984-),女(汉),河北省石家庄井陉县人,博士研究生,主要研究方向为智能信息处理、并行计算(lgy2351076@163.com);侯向丹(1976-),女,副教授,硕导,主要研究方向为图像处理;周博君(1988-),女,硕士,主要研究方向为智能信息处理;顾军华(1966-),男,教授,博导,主要研究方向为智能信息处理。0引言传统的信号采样过程必须遵循奈奎斯特采样频率,这无疑会增加采样量,给传输和存储带来巨大挑战。而压缩感知理论[1-2]作为一种新的信号获取理论

7、,指出只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,那么就可以通过求解相关的优化问题,由随机欠采样的变换系数来恢复原始信号。磁共振成像是临床医学影像检查的重要手段之一,MRI图像在某一变换域都具有稀疏表示(如空间有限差分和小波变换域等),满足压缩感知图像重建的稀疏性要求,一些学者研究表明MRI图像重建是压缩感知理论的一个重要的应用领域[3-6]。在压缩感知中,图像的稀疏度对重建质量有着重要的影响,目前通常选用传统的二维小波变换作为稀疏基来稀疏化MRI图像。但是

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