磁共振图像超分辨率重建算法的研究

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磁共振成像是目前重要的临床医学诊断工具之一,相对于其他的成像技术如x线,CT(Computed Tomography)和超声等它具有独特的优点,在临床上,己经有了广泛的应用。但是,核磁共振图像的分辨率通常受许多的因素限制,比如信噪比,硬件条件,扫描时间或者患者的舒适程度等。在图像后处理和分析中,例如,图像分割或配准,高分辨率图像是必不可少的。提高图像的分辨率,是MRI一直需要解决的课题。此外,磁共振成像数据采集的时间比较长,如何缩短时间,用尽量少的采集数据恢复出满足分辨率要求的高分辨率图像也是研究的重点。目前,一种可行性高,并且有效的方法就把超分辨率技术方法应用到MRI上。超分辨率技术是最近几年提出的一种改善图像分辨率的技术,在可以在不改变硬件条件的情况下,利用一些存在空间位移或者模糊程度不同的低分辨率图像以及一些先验信息,重建出分辨率更高的图像。经过超分辨率重建后的图像将包含更高频细节,对细节的分辨率能力更高。目前,国内外已经提出大量的超分辨率重建算法,并得到了成功的应用,但是在磁共振成像上的应用还比较少,所以本课题主要集中在使用超分辨率技术提高核磁共振成像图像的分辨率。首先,本文利用图像的非局部相似特性,将相邻图像之间的冗余信息应用到单幅核磁共振图像中,提出了非局部相似的MRI超分辨率重建算法。该算法不仅获得了良好视觉评价,而且它的定量以及定性的评价分析与传统的插值算法比较起来也有很高的优越性。同时,本文还提出了基于稀疏表示的MRI超分辨率重建算法。首先,介绍了稀疏表示的理论基础;其次,对MRI稀疏表示的理论模型进行了推导并且详细地阐述了算法的具体过程及每部分的细节;最后,对算法的进行了相关的实验。结果证明,基于稀疏表示的MRI超分辨率重建算法能够恢复更多图像细节,视觉上和客观评价标准上均比传统的算法要优越。
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