[发明专利]用于图像重建的系统和方法

权利要求书

1.一种在至少一个设备上实现的方法，所述设备包括至少一个处理器以及至少一个计算机可读存储介质，所述方法包括：

获取原始图像数据，其中所述原始图像数据包括多个频域欠采样图像数据样本；

基于所述原始图像数据使用第一重建方法生成第一重建结果；

基于所述原始图像数据使用第二重建方法生成第二重建结果；

融合所述第一重建结果和所述第二重建结果；以及

基于所述融合结果生成重建图像；

所述融合所述第一重建结果和所述第二重建结果包括：

将所述第一重建结果分解为多个第一组；

将所述第二重建结果分解为多个第二组，其中所述多个第二组中的每一组对应于所述多个第一组中的一组；

确定与所述多个第一组中的每一组和对应的第二组之间的匹配相关的置信水平；以及

基于所述置信水平融合所述多个第一组中的每一组和对应的第二组；或者，

所述融合所述第一重建结果和所述第二重建结果包括：

将所述第一重建结果转换为第一小波域数据；

确定所述第一小波域数据的第一稀疏度；

将所述第二重建结果转换为第二小波域数据；

确定所述第二小波域数据的第二稀疏度；以及

基于所述第一稀疏度和所述第二稀疏度融合所述第一重建结果和所述第二重建结果。

2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述多个第一组中的每一组和对应的第二组之间的匹配相关的置信水平包括：

确定所述多个第一组中的每一组的灰度值与所述对应的第二组的灰度值之间的相似度；以及

基于所述相似度确定所述置信水平。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一重建方法是压缩感知方法并且所述第二重建方法是深度学习方法，或者所述第一重建方法是深度学习方法并且所述第二重建方法是压缩感知方法。

4. 根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述原始数据使用深度学习方法生成第三重建结果；以及

融合所述第一重建结果、所述第二重建结果和所述第三重建结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：

在融合所述第一重建结果和所述第二重建结果之后，确定是否满足预设条件；

当确定不满足所述预设条件时，基于所述融合结果更新所述原始图像数据；

当确定满足所述预设条件时，基于所述融合结果生成所述重建图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合结果包括频域图像数据，并且所述基于融合结果生成重建图像包括：变换包括频域图像数据的所述融合结果，以获得所述重建图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一重建结果包括第一图像，并且所述第二重建结果包括第二图像，其中：

所述基于所述原始图像数据使用第一重建方法生成第一重建结果包括：

基于所述多个频域欠采样图像数据样本使用压缩感知方法重建所述第一图像；以及

所述基于所述原始图像数据使用第二重建方法生成第二重建结果包括：

基于所述多个频域欠采样图像数据样本使用深度学习方法重建所述第二图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述基于所述原始图像数据使用第一重建方法生成第一重建结果包括：

基于所述多个频域欠采样图像数据样本使用压缩感知方法重建第一图像；以及

将所述第一图像变换为第一组频域图像数据，以得到所述第一重建结果；以及

所述基于所述原始图像数据使用第二重建方法生成第二重建结果包括：

基于所述原始图像数据样本使用深度学习方法生成第二组频域图像数据，以得到所述第二重建结果。