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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116128767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310242934.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法是由范姗慧;廖姝懿;韦尚光;厉力华;陈冬梅设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法。该方法如下：一、训练样本的获取。使用可见光OCT装置获取V域图像。使用近红外光OCT装置获取N域图像。二、对步骤一所得的V域图像和N域图像进行预处理。三、根据经过预处理的V域图像和N域图像建立训练样本数据集。四、构建并训练OCT图像清晰化模型。五、将可见光OCT图像输入生成器G1中，得到质量提升的OCT图像。本发明提出的新型无监督生成对抗网络，借助对偶学习的思想构建OCT图像清晰化模型，可以不使用配对图像进行训练就能得到较好的结果。此外，本发明加入了可进行图像属性编辑的网络，加强了对偶训练过程中生成器学习清晰结构的能力。

本发明授权一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的可见光OCT图像的清晰化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、训练样本的获取；以可见光OCT图像作为V域图像，以近红外光OCT图像作为N域图像；使用可见光OCT装置获取V域图像；使用近红外光OCT装置获取N域图像；步骤二、对步骤一所得的V域图像和N域图像进行预处理；步骤三、根据经过预处理的V域图像和N域图像建立训练样本数据集；步骤四、构建并训练OCT图像清晰化模型；所述的OCT图像清晰化模型包括三个生成器G1、G2、G3和三个判别器Dx、Dy、Dz；生成器G1学习V域到N域的非线性映射关系；生成器G2学习N域到V域的非线性映射关系；V域图像输入生成器G1，得到具有N域特征的G1v图像；G1v图像输入生成器G2，得到G2G1v图像；N域图像输入生成器G2，得到具有V域特征的G2n图像；G2n图像输入生成器G1，得到G1G2n图像；判别器Dx对生成器G2生成的G2n图像进行判别；判别器Dy对生成器G1生成的G1v图像进行判别；生成器G3和判别器Dz作为F网络的组成部分；F网络将N域图像分解为目标信息u与背景信息A，将G1G2n图像分解为目标信息ε与背景信息B，并重组形成Bu图像；构建OCT图像清晰化模型的目标函数如下：LG1，G2，DX，DY＝LGANG2，DX，V，N+LGANG1，DY，V，N+λLcycV，N其中，LGANG1，DY，V，N和LGANG2，DX，V，N分别为生成器G1、G2对应的对抗损失函数；LcycV，N为N域图像与F网络输出的Bu图像之间，以及G2G1v图像与V域图像之间构成的循环一致损失；λ为循环一致性损失的缩放系数；步骤五、OCT图像清晰化模型训练完成后，将可见光OCT图像输入生成器G1中，得到质量提升的OCT图像。

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