[发明专利]欠采样模型生成方法、图像重建方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种欠采样模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

依据待更新欠采样模型得到欠采样图像；

通过预设神经网络对所述欠采样图像进行重建，得到重建图像；

当所述重建图像未满足预设要求时，获取差值最小的编码线；

根据所述差值最小的编码线生成新的欠采样模型；

将所述新的欠采样模型作为待更新欠采样模型，并返回依据待更新欠采样模型得到欠采样图像的步骤，直到确定所述重建图像满足预设要求为止，将满足要求的所述重建图像对应的欠采样模型作为最终生成的欠采样模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据待更新欠采样模型得到欠采样图像的步骤，包括：

生成初始采样模型，将所述初始采样模型作为待更新欠采样模型；

基于所述待更新欠采样模型和预设的全采样图像，得到欠采样图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述重建图像未满足预设要求时，获取差值最小的编码线的步骤，包括：

基于预设比较指标，将所述重建图像和所述全采样图像进行比较，得到比较值；

当根据所述比较值与阈值确定所述重建图像未满足预设要求时，获取差值最小的编码线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当根据所述比较值与阈值确定所述重建图像未满足预设要求时，所述获取差值最小的编码线的步骤，包括：

当根据所述比较值与阈值确定所述重建图像未满足预设要求时，确定所述重建图像对应欠采样模型已有的编码线；

分别从所述重建图像和预设的全采样图像K空间上去除所述已有的编码线，得到剩余编码线；

计算所述重建图像和预设的全采样图像K空间上所述剩余编码线的差值，得到差值最小的编码线。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值最小的编码线生成新的欠采样模型，包括：

将所述编码线增加至所述待更新欠采样模型中，生成新的欠采样模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络为对抗生成网络或全卷积网络。

7.一种图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：

利用权利要求1-6中任意一项所述的欠采样模型生成方法所生成的欠采样模型对目标物进行采样，得到待重建图像；

通过与所述欠采样模型对应的神经网络，对所述待重建图像进行重建，得到重建图像。

8.一种欠采样模型生成装置，其特征在于，所述装置包括：

采样模块，用于依据待更新欠采样模型得到欠采样图像；

重建模块，用于通过预设神经网络对所述欠采样图像进行重建，得到重建图像；

获取模块，用于当所述重建图像未满足预设要求时，获取差值最小的编码线；

生成模块，用于根据所述编码线更新所述待更新欠采样模型，生成新的欠采样模型；

迭代模块，用于将所述新的欠采样模型作为待更新欠采样模型，并返回依据待更新欠采样模型得到欠采样图像的步骤，直到确定所述重建图像满足预设要求为止，将满足要求的所述重建图像对应的欠采样模型作为最终生成的欠采样模型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。