[发明专利]一种图像处理方法、装置、图像处理设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

当接收到待处理的断层扫描图像时，将所述断层扫描图像分割为断层扫描图像块，并提取所述断层扫描图像块的图像特征；

根据预先训练好的稀疏编码网络、高分辨率字典和低分辨率字典，对所述断层扫描图像块的图像特征进行处理，生成所述断层扫描图像块对应的高分辨率图像块；

将所述所有断层扫描图像块对应的高分辨率图像块进行组合，获得所述断层扫描图像对应的高分辨率重建图像并输出；

当接收到待处理的断层扫描图像时，将所述断层扫描图像分割为断层扫描图像块的步骤之前，所述方法还包括：

根据预设训练图像集训练得到所述高分辨率字典和所述低分辨率字典，所述训练图像集由低分辨率训练图像和相应的高分辨率训练图像构成的训练图像对组成；

根据所述高分辨率字典和所述低分辨率字典，对所述稀疏编码网络的权重参数进行初始化，并对所述稀疏编码网络的当前训练次数进行初始化；

将所述低分辨率训练图像分割为低分辨率训练图像块，并提取所述低分辨率训练图像块的图像特征，根据所述低分辨率训练图像块的图像特征、所述权重参数和所述低分辨率字典，生成所述每个低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块；

将所述低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块进行组合，获得所述每个低分辨率训练图像对应的高分辨率重建图像，根据所述低分辨率训练图像对应的高分辨率训练图像和所述低分辨率训练图像对应的高分辨率重建图像，计算所述当前训练次数对应的训练成本；

判断所述训练成本是否超过预设成本阈值，是则通过所述训练成本的反向传播对所述权重参数进行调整，将所述当前训练次数加一，并将所述低分辨率训练图像对应的高分辨率重建图像设置为所述低分辨率训练图像，跳转至将所述低分辨率训练图像分割为低分辨率训练图像块的步骤，否则获得训练好的所述稀疏编码网络。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述低分辨率训练图像块的图像特征、所述权重参数和所述低分辨率字典，生成所述每个低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块的步骤，包括：

根据所述低分辨率训练图像块的图像特征、所述稀疏编码网络中输入层和隐藏层的所述权重参数、以及预设的阈值函数，计算所述每个低分辨率训练图像块对应的中间稀疏系数，所述中间稀疏系数的计算公式为：

z_m+1＝h_θ(Wy+Sz_m)，其中，所述y为所述低分辨率训练图像块的图像特征，所述W、所述S分别为所述输入层和隐藏层的所述权重参数，所述m为所述当前训练次数，所述h_θ(x)为预设的阈值收缩函数，所述z_m+1、所述z_m分别为第m次训练、第m-1次训练中所述低分辨率训练图像块对应的所述中间稀疏系数；

根据所述每个低分辨率训练图像块对应的所述中间稀疏系数和对应的所述图像特征、所述低分辨率字典以及预设的正则化参数，计算所述每个低分辨率训练图像块对应的稀疏系数，所述稀疏系数的计算公式为：

其中，所述D_l为所述低分辨率字典，所述λ为所述正则化系数，所述α为所述稀疏系数；

根据所述每个低分辨率训练图像块对应的稀疏系数和所述稀疏编码网络中输出层的所述权重参数，计算所述每个低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块，所述低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块的计算公式为：

x＝Uα，其中，所述U为所述输出层的所述权重参数，所述x为低分辨率训练图像块对应的高分辨率图像块。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述低分辨率训练图像对应的高分辨率训练图像和所述低分辨率训练图像对应的高分辨率重建图像，计算所述当前训练次数对应的训练成本的步骤，包括：

根据所述低分辨率训练图像对应的高分辨率训练图像、所述低分辨率训练图像对应的高分辨率重建图像和预设的均方误差函数，计算所述当前次数下所述所有低分辨率训练图像的训练成本，所述训练成本的计算公式为：

其中，所述为所述稀疏编码网络的输出，所述Θ为所述稀疏编码网络的权重参数，所述分别为所述训练图像集中第i组训练图像对中的所述低分辨率训练图像和所述高分辨率训练图像。