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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請的專利基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114723623B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210233631.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法和裝置是由朱虎;胡崢;劉建輝;鄧麗珍;鄭本昌;臧勤設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法和裝置，包括如下步驟：將初始圖像通過仿真生成鬼成像圖像；將需要重建的鬼成像圖像作為輸入，輸入預(yù)先訓(xùn)練的多層次網(wǎng)絡(luò)模型，多層級網(wǎng)絡(luò)模型對需要重建的鬼成圖像進行處理，并輸出得到重建的清晰的圖像；其中，多層次網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建包括：構(gòu)建多層級網(wǎng)絡(luò)，在每個層級的網(wǎng)絡(luò)的編碼器中均引入反饋連接；基于鬼成圖像、鬼成圖像對應(yīng)的真值圖像和perceptualloss函數(shù)進行訓(xùn)練，得到多層次網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明與現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的鬼成像重建方法相比，能夠恢復(fù)出目標(biāo)結(jié)構(gòu)更加明確、邊緣更加清晰的干凈圖像，解決了在低采樣率下，鬼成像圖像恢復(fù)不清晰、恢復(fù)速度較慢的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于層級網(wǎng)絡(luò)的低分辨率鬼成像圖像重建方法，其特征在于：包括如下步驟：將初始圖像通過仿真生成鬼成像圖像； 將需要重建的鬼成像圖像作為輸入，輸入預(yù)先訓(xùn)練的多層次網(wǎng)絡(luò)模型，多層級網(wǎng)絡(luò)模型對需要重建的鬼成圖像進行處理，并輸出得到重建的清晰的圖像； 其中，多層次網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建包括：構(gòu)建多層級網(wǎng)絡(luò)，在每個層級的網(wǎng)絡(luò)的編碼器中均引入反饋連接； 基于鬼成圖像、鬼成圖像對應(yīng)的真值圖像和perceptualloss函數(shù)進行訓(xùn)練，得到多層次網(wǎng)絡(luò)模型； perceptualloss函數(shù)的構(gòu)建包括如下步驟： 對仿真生成的鬼成像圖像和其對應(yīng)的真值圖像進行預(yù)處理，并構(gòu)建圖像組； 基于圖像組提取圖像的特征值； 基于提取的圖像的特征值構(gòu)建perceptualloss函數(shù)； 構(gòu)建perceptualloss函數(shù)包括如下步驟： ； 其中，是總體損失，是內(nèi)容損失，是對抗損失； 內(nèi)容損失的公式為：，其中和分別是輸入圖像以及網(wǎng)絡(luò)輸出圖像對應(yīng)的像素點的值； 對抗損失的公式為： ； 其中，為輸入圖像，為網(wǎng)絡(luò)的輸出圖像，在VGG16網(wǎng)絡(luò)中，在第j個卷積層之后，第i個最大池化層之前得到的特征圖，是VGG16網(wǎng)絡(luò)的映射函數(shù)，和描述的是VGG16網(wǎng)絡(luò)的期望特征映射的維度，和是維度的具體像素點。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區(qū)新模范馬路66號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。