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申请/专利权人：西安理工大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262000A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开的基于残差通道注意力网络的计算鬼成像重建方法，将基于Hadamard矩阵生成的相位掩膜照射到MNIST数据集上，获得与整个数据集所对应的总光强值；将总光强值分为测试集和训练集，搭建RCAN网络模型并通过训练集训练，得到训练好的RCAN网络模型；通过测试集来验证训练好的RCAN网络模型并输出结果，实现对原始图像的整个重建过程。本发明公开的计算鬼成像重建方法，通过改变随机相位掩模的个数来获得不同采样率的训练数据，并运用大量的计算鬼成像图像和它们的原始图像对网络进行训练，并在测试集中验证，能够在极低采样率的前提下恢复出不错的目标图像，提高计算鬼成像的重建效果和重建速度。
主权项：1.基于残差通道注意力网络的计算鬼成像重建方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、将基于Hadamard矩阵生成的相位掩膜照射到MNIST数据集上，获得与整个数据集所对应的总光强值；步骤2、将步骤1的得到的总光强值分为测试集和训练集，搭建RCAN网络模型，通过训练集数据对RCAN网络模型进行训练，得到训练好的RCAN网络模型；步骤3、将测试集数据输入到步骤2训练好的RCAN网络模型中，输出的重构图像结果，实现对原始图像的整个重建过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于残差通道注意力网络的计算鬼成像重建方法
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