基于双组分分解的混合正则化方法用于部分纹理CS-MR图像重建

对于压缩感测磁共振（CS-MR）图像重建，至关重要的是保留边缘和纹理，同时消除混叠伪影。总变化（TV）规范化可以很好地保留边缘，但是会导致阶梯效应，并且不能保留纹理。高阶正则化可以消除阶梯效应，但会导致边缘模糊。非本地电视（NLTV）规范化可以很好地保留纹理，但是会导致多余的伪像，并且很可能保留由于错误地混淆伪像而导致的类似纹理的人工结构。在本文中，我们假设图像由卡通成分和各向异性成分组成。对于卡通组件，我们利用分数阶电视正则化来消除阶梯效应并避免边缘模糊，更重要的是，由于卡通组件中没有纹理，因此可以避免其在纹理保存方面的缺点。我们利用NLTV正则化和基于小波的稀疏正则化对具有分段恒定背景的各向异性组件进行分析。在没有强度不均匀性影响的情况下，NLTV正则化可以避免保留纹理样的人造结构，同时保留真实边缘。基于小波的稀疏性正则化可以进一步提高图像质量。数值实验表明，我们的方法可以消除混叠伪影，并有效地保留边缘和纹理。