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申请/专利权人：深圳市深光粟科技有限公司
申请日：2021-07-09
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN113538238B
主分类号：G06T3/4038
分类号：G06T3/4038;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开
摘要：本发明公开了一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备，该方法包括：获取低采样率的光声图像，对所述光声图像进行预处理，生成预处理后的第一光声图像；将所述第一光声图像分别输入图像修复网络和图像超分辨率网络，获取图像修复网络输出的第一特征值，获取图像超分辨率网络输出的第二特征值；将所述第一特征值和所述第二特征值按照预设权重进行叠加，生成目标特征值；根据特征融合网络将目标特征值转化为第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像。本发明实施例可实现对低采样率光声图像进行复原，生成高分辨率的光声图像，通过图像修复网络和图像超分辨率网络的分别处理，可以获取更多的图像细节，图像恢复质量好。
主权项：1.一种高分辨率的光声图像成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取低采样率的光声图像，对所述光声图像进行预处理，生成预处理后的第一光声图像；将所述第一光声图像分别输入图像修复网络和图像超分辨率网络，获取图像修复网络输出的第一特征值，获取图像超分辨率网络输出的第二特征值；将所述第一特征值和所述第二特征值按照预设权重进行叠加，生成目标特征值；根据特征融合网络将目标特征值转化为第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像；所述根据特征融合网络将目标特征值转化为第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像，包括：获取特征融合网络的损失函数，根据损失函数对逐层转置卷积算法进行训练；其中损失函数的计算公式为： V表示取VGG16的某一层特征值，W是输入图像通过VGG16得到的特征值，Wi表示图像的特征值的第i层特征值，H是真实图像通过VGG16得到的特征值，Hj表示图像的特征值的第j层特征值；获取训练完成的特征融合网络，记为目标融合网络；获取目标融合网络输出的第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市深光粟科技有限公司 一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备
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