[发明专利]一种太赫兹图像超分辨率重建方法、系统及相关装置

权利要求书

1.一种太赫兹图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：

在对采集到的图像进行预处理得到训练集图像后，将所述训练集图像输入生成网络；

利用所述生成网络对所述训练集图像进行卷积处理和图像风格处理，生成样本图像；其中，所述生成网络中的网络结构为RRDB网络结构；

利用所述样本图像及与所述训练集图像对应的标准图像进行模型训练，得到图像超分辨率重建模型；其中，所述标准图像的分辨率高于对应的训练集图像的分辨率；

将预设太赫兹图像输入所述图像超分辨率重建模型，得到输出结果。

2.根据权利要求1所述的太赫兹图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述利用所述样本图像及与所述训练集图像对应的标准图像进行模型训练，得到图像超分辨率重建模型，包括：

利用相对判别器公式计算所述样本图像和所述标准图像之间的相对真实概率；

判断所述相对真实概率是否达到概率阈值；

若所述相对真实概率达到所述概率阈值，则进行所述模型训练得到所述图像超分辨率重建模型。

3.根据权利要求1所述的太赫兹图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述在对采集到的图像进行预处理得到训练集图像后，将所述训练集图像输入生成网络，包括：

对采集到的所述图像进行裁剪处理及降噪处理，得到所述训练集图像；

将所述训练集图像输入所述生成网络。

4.根据权利要求3所述的太赫兹图像超分辨率重建方法，其特征在于，得到所述训练集图像之后，还包括：

判断所述训练集图像的数量是否满足数量阈值；

若是，则执行所述将所述训练集图像输入所述生成网络的步骤。

5.一种太赫兹图像超分辨率重建系统，其特征在于，包括：

训练集图像输入模块，用于在对采集到的图像进行预处理得到训练集图像后，将所述训练集图像输入生成网络；

样本图像生成模块，用于利用所述生成网络对所述训练集图像进行卷积处理和图像风格处理，生成样本图像；其中，所述生成网络中的网络结构为RRDB网络结构；

模型训练模块，用于利用所述样本图像及与所述训练集图像对应的标准图像进行模型训练，得到图像超分辨率重建模型；其中，所述标准图像的分辨率高于对应的训练集图像的分辨率；

太赫兹图像输入模块，用于将预设太赫兹图像输入所述图像超分辨率重建模型，得到输出结果。

6.根据权利要求5所述的太赫兹图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述模型训练模块，包括：

相对真实概率计算单元，用于利用相对判别器公式计算所述样本图像和所述标准图像之间的相对真实概率；

概率判断单元，用于判断所述相对真实概率是否达到概率阈值；

模型训练单元，用于若所述相对真实概率达到所述概率阈值，则进行所述模型训练得到所述图像超分辨率重建模型。

7.根据权利要求5所述的太赫兹图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述训练集图像输入模块，包括：

预处理单元，用于对采集到的所述图像进行裁剪处理及降噪处理，得到所述训练集图像；

训练集图像输入单元，用于将所述训练集图像输入所述生成网络。

8.根据权利要求7所述的太赫兹图像超分辨率重建系统，其特征在于，还包括：

数量判断模块，用于判断所述训练集图像的数量是否满足数量阈值；

所述训练集图像输入单元具体为当所述训练集图像的所述数量满足所述数量阈值时，将所述训练集图像输入所述生成网络的单元。

9.一种设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的太赫兹图像超分辨率重建方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的太赫兹图像超分辨率重建方法的步骤。