Gradient-Based Low Rank Method for Highly Undersampled Magnetic Resonance Imaging Reconstruction

来源 :Journal of Shanghai Jiaotong University(Science) | 被引量 : 0次 | 上传用户:ajianginger
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Recently, exploiting low rank property of the data accomplished by the non-convex optimization has shown great potential to decrease measurements for compressed sensing. In this paper, the low rank regularization is adopted to gradient similarity minim
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为满足手指交互系统的需要,并能够达到对倾斜指势进行准确识别的要求,介绍了一种快速、准确对指尖检测定位并实时识别倾斜指势的方法。该方法利用YCb Cr颜色空间分割算法对肤色聚类进行粗分割,然后运用"周积比"概念对预处理区域进行细化分割,剔除除手部以外的肤色干扰区域并利用最小二乘法二项式拟合算法获取手指轮廓。采用改进的凸包络优化算法完成指尖的检测及倾斜修正。最后,进行局部扫描获得最终的指势识别。实验表
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针对数字滤波结果与原始信号之间存在相位误差的问题,提出扩散滤波(DF)方法,并提出用最大梯度值的绝对值作为判断是否终止扩散的条件。首先,把一维的含噪声时域信号变换为一维的含噪声空域信号;然后,利用扩散方程对空域信号进行迭代数字滤波;最后,根据最大梯度值条件判断滤波过程是否完成。针对算法的迭代过程,给出算法的稳定性条件。实验结果表明,DF方法可以有效的实现零相位误差滤波,该方法优于FRR和RFF零相
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本文通过利用CT技术相关知识来标定CT系统参数。首先用遍历算法找到探测器位于托盘正下方和左侧时所对应接收信息的数据,并根据接收信息数据所反映的相关信息即可求得X射线每次转动的角度和探测器单元间距。其次以椭圆中心为原点,椭圆短半轴为x轴和长半轴为y轴建立直角坐标系,在限定探测器与椭圆中心的间距的条件下,可求得旋转时探测器上各点的坐标。最后以各点轨迹旋转中心间距最小为目标,可建立单目标规划模型可求解旋
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Block principle component analysis(BPCA) is a recently developed technique in computer vision and pattern classification. In this paper, we propose a robust and sparse BPCA with Lp-norm, referred to a
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