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Hybrid weighted l1-Total Variation Constrained Reconstruction for MR Image

Chinese Journal of Electronics 2014年第4期23卷 747-752页

作者： ZHAO Di DU Huiqian MEI Wenbo School of Information and Electronics Beijing Institute of Technology

Compressed sensing based Magnetic resonance(MR) image reconstruction can be done by minimizing the sum of least square data fitting item, the Total variation(TV) and l1 norm regularizations. In this paper, inspired by the conventional constrained reconstruction model, we propose a hybrid weighted l1-TV minimization method to reconstruct MR image. We introduce the iterative mechanism to update the weights for l1 and TV norms adaptively. The weights vary at each element of the image matrix according to the presented weights selection strategy. Experiments on Shepp-logan phantom and practical MR images demonstrate the proposed method can preserve image details and obtain improved reconstruction quality compared to the traditional CS-MRI method and other weighted methods.

关键词： Compressed sensing(CS) Magnetic resonance imaging(MRI) Image reconstruction weighted l 1 norm weighted Total variation(TV)

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