1.一种用于生成图像的方法，所述方法包括：
获取成像物体的k空间数据集；
收集所述k空间数据集的一部分；以及
根据凸优化模型从所述k空间数据集的收集部分重构图像。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述凸优化模型包括所述k空间数据集内的预期噪声特性的加权因子表征。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述凸优化模型包括所述成像物体的先验属性的加权因子表征。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述收集k空间数据集的一部分的步骤包括根据数据收集图案收集数据。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括螺旋形图案。
6.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括放射状图案。
7.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括包含多个并行采样线的图案。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述根据凸优化模型重构图像的步骤包括使用图像强度的总变差的离散化的l＝0范数的逼近来产生图像数据。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述产生图像数据的步骤包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代包括更新同伦参数的值和更新二次松弛参数的值。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述同伦参数和所述二次松弛参数的各自值彼此的关系根据预定关系而为固定的。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述迭代过程的每次迭代包括：
根据预定比率增大所述二次松弛参数的值；以及
根据所述二次松弛参数的值和所述二次松弛参数与所述同伦参数之间的预定关系来减小所述同伦参数的值。
12.如权利要求9所述的方法，其中所述迭代过程是外迭代过程，并且其中所述外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。
13.如权利要求12所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述同伦参数的值和所述二次松弛参数的值更新松弛变量的值。
14.如权利要求13所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述松弛变量的值更新图像数据。
15.如权利要求1所述的方法，其中所述根据凸优化模型重构图像的步骤包括使用图像强度的总变差的离散化的l＝1范数和图像强度的总变差的离散化的l＝2范数之一产生图像数据。
16.如权利要求15所述的方法，其中所述产生图像数据的步骤包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代包括更新范数加权因子的值以防止惩罚重构图像中的不连续性。
17.如权利要求16所述的方法，其中所述范数加权因子至少部分基于平滑后的图像数据。
18.如权利要求17所述的方法，其中所述更新范数加权因子的值的步骤包括使用高斯核产生所述平滑后的图像数据。
19.如权利要求16所述的方法，其中所述迭代过程是外迭代过程，其中所述外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。
20.如权利要求19所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述同伦参数的值和所述二次松弛参数的值更新松弛变量的值。
21.如权利要求20所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述松弛变量的值更新图像数据。
22.如权利要求1所述的方法，其中所述图像的重构包括产生所述成像物体的图像数据表征。
23.如权利要求22所述的方法，其中所述图像的重构包括将所述图像数据输出到显示器、打印机和存储器设备中的至少一个。
24.一种用于生成图像的方法，所述方法包括：
获取成像物体的k空间数据集；
根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，从而产生采样的k空间数据集；
使用所述采样的k空间数据集产生第一组图像数据；以及
使用所述第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据，
其中所述迭代过程包括根据优化模型修改所述第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合所述第一组图像数据中的图像数据与所述采样的k空间数据集中的k空间数据。
25.如权利要求24所述的方法，还包括至少部分基于所述k空间数据集的部分的逆傅里叶变换产生所述第一组图像数据。
26.如权利要求24所述的方法，其中所述多个加权因子包括用于所述图像数据的属性的重要性加权因子。
27.如权利要求24所述的方法，其中所述多个加权因子包括用于将各自权重应用于所述图像数据的不同属性的加权因子。
28.如权利要求24所述的方法，其中所述多个加权因子包括范数加权因子来防止惩罚所述图像数据中的大的不连续性。
29.一种用于生成图像的方法，所述方法包括：
从磁共振成像系统接收k空间数据集；
根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，所述预定的数据收集图案包括螺旋形图案；
使用所述采样的k空间数据集产生第一组图像数据；以及
使用所述第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据，
其中所述迭代过程包括根据优化模型修改所述第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合所述第一组图像数据中的图像数据与所述采样的k空间数据集中的k空间数据。
30.如权利要求29所述的方法，还包括至少部分基于所述k空间数据集的部分的逆傅里叶变换产生所述第一组图像数据。
31.如权利要求29所述的方法，其中所述多个加权因子包括用于所述图像数据的属性的重要性加权因子。
32.如权利要求29所述的方法，其中所述多个加权因子包括用于将各自权重应用于所述图像数据的不同属性的加权因子。
33.如权利要求29所述的方法，其中所述多个加权因子包括范数加权因子来防止惩罚所述图像数据中的大的不连续性。
34.一种用于生成图像的成像系统，所述成像系统包括：
存储器，所述存储器用于接收并储存成像物体的k空间数据集；以及
计算单元，所述计算单元用于收集所述k空间数据集的一部分，并且根据凸优化模型从所述k空间数据集的收集部分重构图像。
35.如权利要求34所述的系统，其中所述凸优化模型包括所述k空间数据集内的预期噪声特性的加权因子表征。
36.如权利要求34所述的系统，其中所述凸优化模型包括所述成像物体的先验属性的加权因子表征。
37.如权利要求34所述的系统，其中所述计算单元使用图像强度的总变差的离散化的l＝0范数的逼近来产生图像数据。
38.如权利要求37所述的系统，其中所述计算单元使用迭代过程产生图像数据，其中所述迭代过程的迭代包括更新同伦参数的值和更新二次松弛参数的值。
39.如权利要求38所述的系统，其中所述同伦参数和所述二次松弛参数的各自值彼此的关系根据预定关系而为固定的。
40.如权利要求34所述的系统，其中所述计算单元使用图像强度的总变差的离散化的l＝1范数和图像强度的总变差的离散化的l＝2范数之一产生图像数据。
41.如权利要求40所述的系统，其中所述计算单元使用交互过程产生图像数据，其中所述迭代过程的迭代包括更新范数加权因子的值以防止惩罚重构图像中的不连续性。
42.如权利要求41所述的系统，其中所述范数加权因子至少部分基于平滑后的图像数据。
43.如权利要求34所述的系统，其中所述计算单元产生所述成像物体的图像数据表征。
44.如权利要求43所述的系统，其中所述计算单元将所述图像数据输出到显示器、打印机和存储器设备中的至少一个。
45.如权利要求34所述的系统，其中所述k空间数据集由磁共振成像(MRI)系统产生。
46.一种用于生成图像的成像系统，所述成像系统包括：
存储器，所述存储器用于接收并储存成像物体的k空间数据集；以及
计算单元，所述计算单元用于：
根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，从而产生采样的k空间数据集；
使用所述采样的k空间数据集产生第一组图像数据；以及
使用所述第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据，
其中所述迭代过程包括根据优化模型修改所述第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合所述第一组图像数据中的图像数据与所述采样的k空间数据集中的k空间数据。
47.如权利要求46所述的系统，还包括接口，所述接口用于从图像捕获系统接收所述k空间数据集。
48.如权利要求46所述的系统，还包括图像捕获系统。
49.如权利要求46所述的系统，其中所述预定的数据收集图案包括螺旋形图案。
50.如权利要求49所述的系统，其中所述k空间数据集由磁共振成像(MRI)系统产生。