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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本申请涉及医学图像处理技术领域，公开了基于状态空间对偶机制的医学图像恢复方法，包括输入低质图像，通过卷积将低质图像映射到隐空间中，得到特征图；将特征图输入深度特征转换层，通过深度特征转换层处理后，输出清晰还原图像；深度特征转换层处理步骤包括：通过多个元状态空间对偶簇对输入的特征图进行处理；通过卷积对经过多个元状态空间对偶簇处理后的特征图进行处理输出；将经过卷积处理后的特征图与输入残差相加后，输出清晰还原图像；本申请通过结合局部感知和全局建模的优势，实现对低质量输入图像和高质量输出图像之间映射关系的高效学习，从而提高医学图像的恢复效果，解决现有技术在细节处理和计算效率上的不足。
主权项：1.基于状态空间对偶机制的医学图像恢复方法，其特征在于：包括输入低质图像，通过卷积将低质图像映射到隐空间中，得到特征图；将特征图输入深度特征转换层，通过深度特征转换层处理后，输出清晰还原图像；深度特征转换层处理步骤包括：通过多个元状态空间对偶簇对输入的特征图进行处理；通过卷积对经过多个元状态空间对偶簇处理后的特征图进行处理输出；将经过卷积处理后的特征图与输入残差相加后，输出清晰还原图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于状态空间对偶机制的医学图像恢复方法
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