公开(公告)号：CN114723623A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210233631.2

申请日：2022-03-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱虎 ,  胡峥 ,  刘建辉 ,  邓丽珍 ,  郑本昌 ,  臧勤

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置，包括如下步骤：将初始图像通过仿真生成鬼成像图像；将需要重建的鬼成像图像作为输入，输入预先训练的多层次网络模型，多层级网络模型对需要重建的鬼成图像进行处理，并输出得到重建的清晰的图像；其中，多层次网络模型的构建包括：构建多层级网络，在每个层级的网络的编码器中均引入反馈连接；基于鬼成图像、鬼成图像对应的真值图像和perceptual loss函数进行训练，得到多层次网络模型。本发明与现有的基于深度学习的鬼成像重建方法相比，能够恢复出目标结构更加明确、边缘更加清晰的干净图像，解决了在低采样率下，鬼成像图像恢复不清晰、恢复速度较慢的问题。