一种基于重采样和稀疏分解的磁共振图像降噪方法

摘要

本发明公开了一种基于重采样和稀疏分解的磁共振图像降噪方法。该方法首先对磁共振图像的K空间数据进行多次欠采样获取K空间欠采样数据；其次，通过傅里叶变换将其变换为磁共振图像，统计图像中各像素点的均方差，按照均方差的大小，结合衰减函数确定各像素点的修正系数，对图像进行一次降噪；最后，将图像值在一定范围内通过迭代修正的方式，对图像在稀疏变换域内以1范数最小为优化目标，进行二次降噪。本方法通过重采样和稀疏分解级连的方式，同时利用了噪声在时间和空间上与信号的差异性，获得了良好的磁共振图像降噪效果。

主权项

一种基于重采样和稀疏分解的磁共振图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对单一成像层面通过单次扫描获得的单个K空间数据进行多次欠采样或对多次扫描获得的多个K空间数据分别进行多次欠采样，获得K空间数据的对应的互不相同的数据子集，将数据子集中未采样数据点对应的数据全部填充为零，将填充后的数据子集通过傅里叶变换得到一组成像层面图像；步骤2、对步骤1中获得的一组成像层面图像，统计每个相同位置像素点在这组图像中像素值的均方差；步骤3、根据步骤2中获得的各像素点像素值的均方差，结合衰减函数，确定各像素点像素值的修正系数；步骤4、将成像层面的单次扫描得到的K空间数据或多次扫描得到的多个K空间数据的平均值，通过傅里叶变换得到成像层面图像，并通过步骤3中得到的修正系数对成像层面图像进行第一次降噪；步骤5、将二次降噪后的成像层面图像的K空间限定在一次降噪后的成像层面图像的K空间的一定范围内，通过迭代修正的方式，以二次降噪后的成像层面图像在稀疏变换域内的1范数最小为优化目标，进行第二次降噪。