[发明专利]基于深度学习的光声图像超分辨重建方法及装置有效
申请号: | 201911341072.1 | 申请日: | 2019-12-23 |
公开(公告)号: | CN111127320B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 孙明健;沈毅;刘广兴;刘子超;马立勇;屈亚威;刘旸 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学(威海) |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40 |
代理公司: | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人: | 李智慧 |
地址: | 264209*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明实施例提供一种基于深度学习的光声图像超分辨重建方法及装置,其中,方法包括:通过k‑Wave工具箱、迭代重建算法,制备光声图像超分辨重建仿真数据集,并通过光声实验和图像下采样算法补充实验数据集;构建超分辨率网络SE‑EDSR;采用预训练策略在仿真数据集和实验数据集上递进式地训练SE‑EDSR,依次完成×2、×3、×4的超分辨重建任务,得到最终的光声图像×4超分辨重建模型;将目标光声图像输入训练好的光声图像×4超分辨重建模型,输出超分辨重建后的×4的高分辨图像。可实现基于深度学习的光声图像超分辨重建,显著降低传统重建算法对光声信号质量的严苛要求,有效节省信号采集带来的经济成本及时间成本。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 图像 分辨 重建 方法 装置 | ||
【主权项】:
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