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上传时间: 2021-01-29
详细说明：基于压缩感知的MRI图像重构是利用图像稀疏性，从数量非常有限的观测数据集合中重构出图像，通常L1范数能够产生稀疏解， 但它往往与真实稀疏解（L0的解）差距甚大，重构效果不理想，而且在一些图像重构的应用中，单一正则项的作用有限并不能很好地完成复原任务。针对此问题，引入待重构图像的L1/2范数作为新正则项，与TV范数构成联合正则项，采用交替增广拉格朗日乘子法进行求解。为考察方法的稳定性和重构效果，结合不同参数等评价标准与现有的图像重构模型进行比较。实验结果表明，联合正则项的图像重构模型相对于原有模型，图像重构结果稳定性好，可以获得更高的信噪比。
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