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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，提供了一种基于多尺度小波变换的低剂量CT图像超分辨率方法及系统。该方法包括，获取低剂量CT图像，采用多尺度网络模型，得到复原后的CT图像；多尺度网络模型包括浅层特征提取模块、编码器模块、图像转化模块以及解码器模块；浅层特征提取模块提取低剂量CT图像的浅层特征图；编码器模块包括三个编码器，每个编码器将浅层特征图依次经过改进的Transformer模块、下采样模块和小波变换模块的处理，得到编码器输出的特征图和频域子带；解码器模块包括三个解码器，每个解码器对上一个解码器输出的特征图或者全局特征图、对应编码器输出的特征图以及频域子带进行融合后，得到解码器模块输出的特征图。
主权项：1.基于多尺度小波变换的低剂量CT图像超分辨率方法，其特征在于，包括：获取低剂量CT图像，采用多尺度网络模型，得到复原后的CT图像；所述多尺度网络模型包括浅层特征提取模块、编码器模块、图像转化模块以及解码器模块；浅层特征提取模块提取低剂量CT图像的浅层特征图；编码器模块包括三个编码器，每个编码器将浅层特征图依次经过改进的Transformer模块、下采样模块和小波变换模块的处理，得到编码器输出的特征图和频域子带；其中，频域子带包括低频分量和高频分量，上一编码器将低频分量输入到下一编码器中，且每个编码器将频域子带输入到对应的解码器中；图像转化模块将编码器模块输出的特征图和池化后的低剂量CT图像进行拼接卷积和转化，得到全局特征图；解码器模块包括三个解码器，每个解码器采用改进的Transformer模块和哈尔小波融合上采样模块对上一个解码器输出的特征图或者全局特征图、对应编码器输出的特征图以及频域子带进行融合后，分阶段重建高分辨率图像，得到解码器模块输出的特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于多尺度小波变换的低剂量CT图像超分辨率方法及系统
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