【摘 要】
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基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理。本文利用K—SVD字典学习算法并应用于MR图像重建。将字典学习等价于一个二
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基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理。本文利用K—SVD字典学习算法并应用于MR图像重建。将字典学习等价于一个二次规划问题，学习得到的字典能有效描述图像特征。基于学习所得的字典，获得图像的稀疏表示，并重建原始图像。实验结果表明，与Zero—filling方法相比，本文的重建结果能更好地保留图像细节信息，获得更高的SNR值。
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