【摘 要】
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局部k空间邻域模型是最近提出的一种k空间低秩约束重构模型，它利用图像的线性位移不变性，将图像的k空间数据映射到高维矩阵中来解决图像重构问题。针对在并行磁共振重构过程中，使用欠采样来提高成像速度而导致重构图像质量下降的问题，本文提出了一种基于交替方向乘子法求解的Lp范数联合全变分正则项局部k空间邻域建模算法。在人体的脑部和膝盖数据集上进行了实验，结果表明提出的算法与并行局部k空间邻域建模算法和结合了
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650504
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局部k空间邻域模型是最近提出的一种k空间低秩约束重构模型，它利用图像的线性位移不变性，将图像的k空间数据映射到高维矩阵中来解决图像重构问题。针对在并行磁共振重构过程中，使用欠采样来提高成像速度而导致重构图像质量下降的问题，本文提出了一种基于交替方向乘子法求解的Lp范数联合全变分正则项局部k空间邻域建模算法。在人体的脑部和膝盖数据集上进行了实验，结果表明提出的算法与并行局部k空间邻域建模算法和结合了全变分的并行局部k空间邻域建模算法相比，能减少重构图像的伪影，更好地保留重构图像的边缘轮廓信息，重构效果更好。
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