[发明专利]基于残差信息精炼的双路径肺部CT图像超分辨率方法

权利要求书

1.一种基于残差信息精炼的双路径肺部CT图像超分辨率方法，其特征在于包括图像超分辨率重建模型,所述图像超分辨率重建模型包括低频信息提取路径及高频信息提取路径；所述高频信息提取路径包括残差信息精炼模块RIDM和梯度恒等路径，还包括以下步骤：

步骤S1：根据图像退化模型建立训练集，得到N个低分辨率图像I_LR和与N个低分辨率图像I_LR对应的真实高分辨率图像I_HR；其中，N为大于1的整数；

步骤S2：将步骤S1获得的低分辨率图像I_LR输入到低频信息提取路径以提取图像的低频特征；

步骤S3：利用步骤S1获得的低分辨率图像I_LR使用一个卷积层提取浅层特征，使用高频信息提取路径中的残差信息精炼模块RIDM提取图像的残差高频特征；

步骤S4：利用步骤S1获得的低分辨率图像I_LR使用高频信息提取路径中的梯度恒等路径提取图像的边缘特征；

步骤S5：将步骤S3获得的残差高频特征和步骤S4获得的边缘特征相加得到高频特征，将此高频特征与步骤S2获得的低频特征相加得到深层特征，使用亚像素卷积完成上采样处理，并重建出最后的高分辨率图像I_HR；

步骤S6：通过损失函数对所述图像超分辨率重建模型进行优化。

2.根据权利要求1所述的基于残差信息精炼的双路径肺部CT图像超分辨率方法，其特征在于，所述步骤S1建立训练集操作为：根据原图像使用滑动窗口将图像分解为多个大小为64×64的小高分辨率图像patch，使用双三次插值算法对小高分辨率图像patch进行下采样得到大小为的小低分辨率图像patch，以该小高分辨率图像patch及小低分辨率图像patch对作为训练集。

3.根据权利要求1所述的一种基于残差信息精炼的双路径肺部CT图像超分辨率方法，其特征在于，所述步骤S2中低频信息提取路径包括第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层，所述第一卷积层使用5×5的大卷积核提取浅层特征F₀；所述第二卷积层使用3×3的卷积核进一步提取更深层的特征；所述第三卷积层使用1×1的卷积核增加特征的非线性，实现特征间的跨通道交互和特征降维；所述第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层后均添加第一ReLU激活层，增加特征的非线性。