[发明专利]一种图像重建方法、装置及存储介质在审
| 申请号: | 202010003356.6 | 申请日: | 2020-01-02 |
| 公开(公告)号: | CN111223161A | 公开(公告)日: | 2020-06-02 |
| 发明(设计)人: | 孔佳;程建波;彭南博;黄志翔 | 申请(专利权)人: | 京东数字科技控股有限公司 |
| 主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 周丽莎;张颖玲 |
| 地址: | 100176 北京市大兴区经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 图像 重建 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种图像重建方法,其特征在于,包括:
获取投影序列数据;所述投影序列数据表征利用扫描射线对物体扫描得到的图像序列;
利用所述投影序列数据生成初始重建图像;
采用预设特征提取模型,对所述初始重建图像进行特征图生成,得到所述初始重建图像对应的至少一个特征图;
利用所述至少一个特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设特征提取模型包括:预设初始特征提取模型和预设组合特征提取模型;所述采用预设特征提取模型,对所述初始重建图像进行特征图生成,得到所述初始重建图像对应的至少一个特征图,包括:
利用所述预设初始特征提取模型,对所述初始重建图像进行特征提取,得到至少一个初始特征;
利用所述至少一个初始特征,生成一个或多个初始特征图;
采用所述预设组合特征提取模型,对所述一个或多个初始特征图进行特征图生成,得到所述至少一个特征图。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用所述预设组合特征提取模型,对所述一个或多个初始特征图进行特征图生成,得到所述至少一个特征图,包括:
采用所述预设组合特征提取模型,对所述一个或多个初始特征图中的每个初始特征图进行特征提取,得到一个或多个临时特征结果;
将所述一个或多个临时特征结果进行叠加,得到特征图;
重复上述过程,直至达到第一预设特征提取次数,得到所述至少一个特征图。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述利用所述至少一个特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建,包括:
对所述至少一个特征图的每个特征图中的待合并像素位置进行特征抽取,得到所述待合并像素位置对应的至少一个待融合特征;所述待合并像素位置为特征图中的任意一个像素位置;待融合特征的个数与特征图的个数相同;
对所述至少一个待融合特征进行融合,得到所述待合并像素位置的融合特征,并用所述融合特征作为所述待合并像素位置的重建像素值;
重复上述过程,直至得到所有像素位置的重建像素值,利用所述所有像素位置的重建像素值组成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述采用所述预设组合特征提取模型,对所述一个或多个初始特征图进行特征图生成,得到所述至少一个特征图之后,所述方法还包括:
将所述一个或多个初始特征图和所述至少一个特征图进行融合,得到至少一个融合后的特征图;
相应的,所述利用所述至少一个特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建,包括:
利用所述至少一个融合后的特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述采用所述预设组合特征提取模型,对所述一个或多个初始特征图进行特征图生成,得到所述至少一个特征图之后,所述方法还包括:
利用所述预设组合特征提取模型,对所述至少一个特征图中的每个特征图进行特征提取,得到至少一个中间特征结果;
将所述至少一个中间特征结果进行整合,得到更新后的特征图,进而得到至少一个更新后的特征图;
相应的,所述利用所述至少一个特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建,包括:
利用所述至少一个更新后的特征图生成重建图像,完成针对所述投影序列数据的图像重建。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述投影序列数据生成初始重建图像,包括:
获取预设图像滤波器;
利用所述预设图像滤波器对所述投影序列数据进行滤波,得到滤波结果;
对所述滤波结果进行反投影,得到至少一个反投影结果;
对所述至少一个反投影结果进行叠加,得到所述初始重建图像。
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