发明专利已授权

基于最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像人工神经网络重建方法

📄 申请号：CN202111448561.4 📄 发布日：2026/05/08

著录项目信息

申请日

2021-11-30

公开号

CN114066735B

公开日

2024-10-15

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_4053

IPC 分类号

G06T3_4053 , G06T7_168 , G06T3_4046 , G06T3_4084 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

计算成像技术计算成像技术图像重建算法人工神经网络

应用场景

显微成像, 生物医学成像, 遥感成像, 工业检测, 计算摄影

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摘要

本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型，将采集低分辨率图像顺序输入正向模型，比较人工神经网络仿真生成图像和采集图像最小绝对偏差，求有解约束的最小一乘问题；利用误差反向传播训练和更新人工神经网络权重，得到重建高分辨率的相位恢复图像；本发明采用随机梯度下降优化方法对模型的损失函数进行优化，使得训练后的模型更精确，使得采样稀疏采样数据构建的高分辨率重建图清晰度更高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种面向边云结合架构的资源分配和任务调度方法

当前第 / 件

一种测量电动汽车电机系统噪声的麦克风阵列架体

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