【摘 要】
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针对磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）重建质量的问题,提出一种基于加权双层Bregman字典学习方法和图结构正则化稀疏表示的新算法.该算法中,迭代重加权最小l1和图结
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61362001）, 江西省自然科学基金资助项目（20151BAB207007）
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针对磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）重建质量的问题,提出一种基于加权双层Bregman字典学习方法和图结构正则化稀疏表示的新算法.该算法中,迭代重加权最小l1和图结构正则化稀疏表示模型是被合并到双层Bregman字典学习方法中.加权双层Breman的字典学习方法在外层迭代中增强K空间抽样数据的约束性,在内层迭代中解决Lp的优化.而图结构正则化稀疏表示方法具备捕获图像结构细节的能力,所以从较高的欠采样数据中能完成精确重建.此外,在内层迭代中,重加权最小l1和图结构正
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