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公开(公告)号：CN114114116B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210096797.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 南昌大学
IPC: G01R33/48 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种磁共振成像生成方法、系统、存储介质及设备，该包括：获取磁共振扫描出的k空间数据集；将所述k空间数据集输入至预训练的线圈生成模型当中，得到虚拟k空间数据集；根据所述虚拟k空间数据集利用重建算法进行重建以获取磁共振成像。本发明能够通过较少的线圈数据也能实现磁共振高质量成像。
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公开(公告)号：CN118071866B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410464769.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种稀疏数字全息图像重建方法，具体包括以下步骤：训练U‑net神经网络模型，以获得训练好的U‑net神经网络模型；通过稀疏传感器阵列获取欠采的全息图，作为稀疏采样全息图；将稀疏采样全息图经过后向传播，得到振幅和相位双通道矩阵的物体图像，并分别对振幅矩阵实施吸收约束和支撑约束以及对相位矩阵实施吸收约束；本发明空间域和全息域之间的轮换迭代可以相互补充彼此的信息，基于目标能量分布和吸收特性的约束条件被施加在空间域图像上，以获得高质量的图像。此外，保真后的全息图在每次迭代后被送到下一次迭代，通过反向传播算法精确恢复重建图像的幅度和相位，确保连续的迭代过程中图像质量的逐步提高。
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公开(公告)号：CN118295225A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410726799.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及全息图像处理技术领域，尤其涉及一种双通道先验约束的多距离无透镜数字全息重建方法，包括如下步骤：将平面光波照射样品上，通过传感器在不同的纵向距离处获取一组全息图和相应的背景全息图；通过去噪分数匹配学习概率密度分布，振幅和相位的双通道先验信息被提取；先验信息被用于约束无透镜数字全息的重建过程；多距离测量数据协同处理，在串行传输和并行加权算法下，图像在空间域和全息域不断地交替更新；经过多距离轮换和网络更新的全息图不断进入新一次迭代，双通道振幅和相位通过最后的全息图反向传播得到重建图像。本发明使用双通道先验信息约束并处理多距离测量数据，重建的数字全息图像具有更高的保真度和分辨率。
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公开(公告)号：CN118071866A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410464769.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种稀疏数字全息图像重建方法，具体包括以下步骤：训练U‑net神经网络模型，以获得训练好的U‑net神经网络模型；通过稀疏传感器阵列获取欠采的全息图，作为稀疏采样全息图；将稀疏采样全息图经过后向传播，得到振幅和相位双通道矩阵的物体图像，并分别对振幅矩阵实施吸收约束和支撑约束以及对相位矩阵实施吸收约束；本发明空间域和全息域之间的轮换迭代可以相互补充彼此的信息，基于目标能量分布和吸收特性的约束条件被施加在空间域图像上，以获得高质量的图像。此外，保真后的全息图在每次迭代后被送到下一次迭代，通过反向传播算法精确恢复重建图像的幅度和相位，确保连续的迭代过程中图像质量的逐步提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114114116A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210096797.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 南昌大学
IPC: G01R33/48 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种磁共振成像生成方法、系统、存储介质及设备，该包括：获取磁共振扫描出的k空间数据集；将所述k空间数据集输入至预训练的线圈生成模型当中，得到虚拟k空间数据集；根据所述虚拟k空间数据集利用重建算法进行重建以获取磁共振成像。本发明能够通过较少的线圈数据也能实现磁共振高质量成像。
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公开(公告)号：CN118295225B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410726799.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及全息图像处理技术领域，尤其涉及一种双通道先验约束的多距离无透镜数字全息重建方法，包括如下步骤：将平面光波照射样品上，通过传感器在不同的纵向距离处获取一组全息图和相应的背景全息图；通过去噪分数匹配学习概率密度分布，振幅和相位的双通道先验信息被提取；先验信息被用于约束无透镜数字全息的重建过程；多距离测量数据协同处理，在串行传输和并行加权算法下，图像在空间域和全息域不断地交替更新；经过多距离轮换和网络更新的全息图不断进入新一次迭代，双通道振幅和相位通过最后的全息图反向传播得到重建图像。本发明使用双通道先验信息约束并处理多距离测量数据，重建的数字全息图像具有更高的保真度和分辨率。
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公开(公告)号：CN118409435B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410889357.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 南昌大学
IPC: G02B27/01
Abstract: 本发明公开了一种透过散射介质的感知与显示一体化增强现实装置及方法，装置包括调制照明模块、信息感知与控制模块和增强现实模块；所述调制照明模块利用位于近红外波段的非相干光源照明目标，以采集入射光分布信息；所述信息感知与控制模块利用上位计算机采集散斑图像并执行图像重建算法后，将其发送至空间光调制器控制器，并同步控制红绿蓝三色激光器，实现三维彩色光场调制控制；所述增强现实模块通过加载纯相位全息图，实现最终的三维图像观测。本发明通过集成图像增强技术与散斑卷积重建方法，有效地克服了不稳定或未知散射环境中的成像问题，实现了即便在极端条件下也能够有较强的解析能力进而重建出高质量的图像。
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公开(公告)号：CN118429448A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410409459.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种融合跨模态技术与多准则评估的汽车造型设计方法，包括：1）进行数据信息的收集和预处理；2）训练基于新能源汽车文本、图像大数据信息的深度神经网络模型来完成二维图像方案的跨模态生成设计；3）建立用于图像生成方案情感意象二元识别分类的深度卷积神经网络感性标签识别模型，并结合形态完整度分析来进行图像生成方案的初步筛选；4）采用多准则妥协解排序法和气动性能分析进行图像生成方案的评估和验证，其中对最优方案进行三维工程建模和车体外部流场数值模拟。本发明通过跨模态生成技术高效表达设计信息，并采用量化方法评估优化，全面关注设计性、环保性、可持续性，促进新能源汽车应用及能源资源的高效清洁利用。
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公开(公告)号：CN118409435A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410889357.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 南昌大学
IPC: G02B27/01
Abstract: 本发明公开了一种透过散射介质的感知与显示一体化增强现实装置及方法，装置包括调制照明模块、信息感知与控制模块和增强现实模块；所述调制照明模块利用位于近红外波段的非相干光源照明目标，以采集入射光分布信息；所述信息感知与控制模块利用上位计算机采集散斑图像并执行图像重建算法后，将其发送至空间光调制器控制器，并同步控制红绿蓝三色激光器，实现三维彩色光场调制控制；所述增强现实模块通过加载纯相位全息图，实现最终的三维图像观测。本发明通过集成图像增强技术与散斑卷积重建方法，有效地克服了不稳定或未知散射环境中的成像问题，实现了即便在极端条件下也能够有较强的解析能力进而重建出高质量的图像。
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